에러역전파 학습을 위한 적응적 알고리즘 성능 분석 = Performance analysis of adaptive algorithms for Error-Backpropagation learning
에러역전파학습에서 출력오차를 줄이기 위한 연결강도의 조정은 학습률과 중간층 및 출력층의 역전파량에 관계가 있다. 본 논문에서는 적응적인 학습률을 생성하는 가우시안 학습알고리즘과 출력층의 역전파량을 변화시키는 POS 학습알고리즘에 대해 고찰한다. 실험은 알파벳인식과 4bit parity, 5bit parity문제를 대상으로 수행하였다. 실험결과, 에러역전파 알고리즘과 비교하여 학습회수는 감소되며 수렴율이 향상되었다. 또한, 가우시안 학습은 학습의 안정화상태에서 적합하였으며, POS학습은 학습시 패턴간의 oscillation현상이 발생할 경우 적합함을 알 수 있었다.
In Backpropagation learning, weight updating procedure in order to reduce output error is related to learning rate and amount of error propagation from output to hidden and from hidden to input layer.
In this paper, we investigate a gaussian learning algorthm which generate learning rate adaptively and a POS learning algorithm to control amount of error propagation of output layer. We performed simulations of alphabet recognition, 4-bit parity and 5-bit parity problem. As the cosequence, learning iteration decreased and convergence rate improved to compare with backpropagation algorithm. In addition to, we show that gaussian learning is suitable in stable state of learning and POS learning fit in case of pattern oscillation phenomenon.
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