논리형 신경망모델과 그 응용에 관한 연구 = A Study on the Logical Neural Net Models and Their Applications
저자
河炅在 (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
1995
작성언어
Korean
KDC
530.04
자료형태
학술저널
수록면
125-138(14쪽)
제공처
소장기관
본 논문은 논리형 신경망의 하나인 PLN 네트워크[5]를 사용하여 필기체 한글인식에의 응용을 위한 새로운 접근방법을 제시 하였다. PLN네트워크는 RAM노드로 구성되며 주소지정되는 이진입력에 대하여 메모리의 기입/판독동작을 통해 학습을 한다. 학습은 단지 출력에 나타나는 오류신호만을 근거로 이루어 지며 몇몇 문제에 대해서는 기존의 EBP모델의 학습보다 훨씬 신속히 해결할 수가 있는 것으로 보고되고 있다.
그러나 PLN의 출력함수가 확률적이기 때문에 노드에 저장될 수 있는 확률값의 범위가 학습의 수렴속도에 큰 영향을 끼친다. 따라서 본 논문은 적절한 확률값의 근사범위를 이론적으로 유도하여 간단한 benchmark 문제에 대한 실험으로써 그 타당성을 입증하였다.
제한된 한글인식 시스템은 한글 문자에 대해 6가지 유형으로 분류하고 해당유형에 속하는 문자의 자소를 인식하기 위해 많은 PLN피라미드가 사용되었다. 여러가지 실험을 통해 얻어진 학습성능과 인식결과는, 비록 제한된 형태의 문자들에 대한 것이지만 기존의 신경망에 의한 접근방식과 비교될 만 하며, 이러한 접근방법을 통해 PLN네트의 응용가능성을 분명히 할 수 있었다.
In this paper a new approach to the recognition of hand-written Hangul characters, using a Logical Neuron Net with PLNs(Probabilistic Logic Nodes) called PLN nets[5], is introduced.
PLN nets consist of RAM-based nodes which can learn any function of their binary inputs via memory read/write operations:they require only global error signals during training, and they have been shown to solve problems significantly faster than nets learning by EBP. Due to the probabilistic nature of the PLN output, a range of storable probabilistic values exerts a great influence on the learning convergence speed. Experiments with a small benchmark problem support the range approximately derived.
A proposed Hangul recognition system is composed of many PLN pyramids for six
types classification and phonemes recognition respectively. The learning performance and recognition results obtained by various experiments but on restricted characters are comparable with conventional neural nets approaches. Therefore it is suggested that a clear path to implementation and insight of PLN nets is made possible by this approach.
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