Non-Convex문제 해결을 위한 최적화기법에 대한 고찰 = The Study of Optimal Searching Algorithm to Solve Non-Convex Problem.
non-convex문제들을 해결할 때 gradient descent방법을 사용하면 local minima에 빠질 가능성이 많다. 따라서 이러한 non-convex문제를 해결하기 위한 방법으로, local minima를 제거하는 방법인 최적화문제의 cost 함수(에너지 함수)를 개선하는 방법과 smoothing 방법등이 있으며, stocastic hill-climbing 방법으로는 simulated annealing 방법, 평균장 annealing 방법등이 있다. Hopfield 모델은 local minimum에 수렴하는 경우가 많으며, 또한 초기상태에서 cost 함수가 local minimum에 빠져든다는 큰 단점이 있음을 알아 보았다. 또한 stocastic hill-climbing 방법인 simulated annealing 알고리즘에서는 시스템이 local minima에 빠져 있을 경우에는 어떤확율에 의하여 벗어날 수는 있으나 너무 서서히 온도를 낮추게 되면 에너지의 최소상태에 도달하기까지 너무 많은 시간이 소요되며, 너무 급격하게 온도를 낮추는 annealing 스케줄을 선택하면 에너지의 최소상태로 수렴되는 것을 보장하기 어렵게 되어 어떠한 annealing 스케줄을 선택하여야 좋을지를 알기가 어려운 단점이 있음을 알아보았다.
이와같은 Hopfield 모델과 simulated annealing 알고리즘의 단점을 개선할 수 있는 알고리즘으로, simulated annealing 알고리즘의 특성과 Hopfield 신경회로망의 특성을 모두 갖추고 있는 최적화기법으로서 수렴속도가 simulated annealing 알고리즘 경우보다 약 50-100배 정도 빠르다는 것을 알아보았다.
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