오차역전파 신경망의 학습성능개선에 관한 연구 = An Improved Learning Algorithm for the Error Back-Propagation Neural Net-work
저자
하경재 (공과대학 전자계산학과)
발행기관
慶南大學校 附設 工業技術硏究所(The Research Institute of Engineering Technology Kyungnam University)
학술지명
권호사항
발행연도
1990
작성언어
Korean
KDC
530.04
자료형태
학술저널
수록면
187-201(15쪽)
제공처
소장기관
많은 신경회로망모델이 다층순방향신경망의 지도학습으로서 오차역전파 앨고리즘을 거의 채택하고 있다. 기본적으로 Gradient Descent 방법에 근거한 오차역전파 앨고리즘이 가장 성공적으로 실현될 수 있다고 알려져 있지만 실제 적용시에는 학습속도가 너무 늦다는 등의 몇가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Gradient Descent 방법을 근거로 하되 학습속도를 더욱 개선할 수 있는 몇가지 발견적 수법을 제시하였으며 이들을 기존의 오차역전파 학습앨고리즘에 간단히 반영시킴으로써 좋은 결과를 얻어낼 수 있음을 보여 주었다. 제안된 학습 앨고리즘의 성능을 일련의 simulation을 통해 표준역전파 학습앨고리즘과 비교한 결과 학습성능이 크게 향상될 수 있음을 알 수 있었다.
Many artificial neural networks use some forms of the back-propagation algorithm as a supervised learning for multilayer feedforward networks.
Basically a gradient descent procedure based back-propagation algorithms has been quite successful, but there are several problems. The most important of these is slow learning speed.
In this paper, some heuristics are proposed for achieving faster rates of learning while using the gradient descent procedure. These heuristics can be easily applicated for enhanced back-propagation learning algorithms by including the unit fan-in factor and added sigmoid prime into weight updating rule and the error term formulae.
The performance of proposed learning algorithms are compared with the standard back-propagation algorithm through a set of simulations for a benchmark problem. Simulation results show that the proposed learning algorithms have some desirable features such as fast convergence rate and reduced convergence failures.
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