The Effective Range of a Linguistic Symbol in Neural Network Processing
저자
Park, Jong Joon (서경대학교 전산통계학과)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
1995
작성언어
English
KDC
004.000
자료형태
학술저널
수록면
46-70(25쪽)
제공처
우리는 일상생활에서 우리 주변의 상황이나 활동을 기술할 때 숫자보다는 문자(낱말이나 용어)를 많이 쓴다. 언어식 처리(LP)는 언어를 입력으로 받아 (예, "작다","중간",혹은 "크다") 숫자보다는 언어식 용어로 출력한다. 언어식 처리의 목적은 컴퓨터로 하여금 합리적이기는 하나 정확하지 못하거나 정밀하지 못한 지식을 처리할 수 있도록 하게 하는 것이다.
언어식 처리의 가장 큰 장점은 입력 오차가 작을 때 그에 따른 출력 오차도 작게 되는데 있다. 언어식 처리는 그 용어의 정해지는 단계 정도에 따라 적절히 시스템 오차를 정하면 시스템 훈련의 계산 시간을 줄일 수 있다.
본 논문은 신경망 회로에서 언어를 처리할 때 필수적인 언어의 유효범위의 개념 정의와,, 주어지는 의미의 범위 및 상호 연관성에 대하여 고찰하고 언어식 처리 과정 및 언어식 용어의 표현과 그에 따른 코우드 방법들을 제안하였다. 또한 언어식 기호의 수치 변환 방법으로 다단계법(Multi-Level Grading Rule,줄여서 MLGR)을 이용하였다. 여기서, 이 다단계 법을 예제에 적용하여 그들의 각 결과를 분석하고 그들의 출력에 대한 해석을 보여주었다.
본 논문의 실험을 통하여 합리적인 출력을 얻기 위한 언어식 처리 과정에 S 형(sigmoidal) 활성화 함수가 성공적으로 적용될 수 있음이 나타났다. 10으로 나눈 나머지의 예에서는 훈련 자료의 수가 적을지라도 (20%) 그 출력의 정확도가 매우 높았다 (60% 이상). 예제의 결과로부터 용어의 유효 범위는 출력의 정확도에 매우 민감하게 영향을 미침을 보았다. 유효 범위를 작게 하고 훈련 자료의 수를 더 늘이면 더 정확한 출력이 나왔다. 또한 비 훈련 입력 자료에 의한 출력 결과 중에서 일부는 그 의미의 해석에 있어서 타당성이 매우 높게 나왔다. 따라서 적절히 유효범위를 정함으로써 입력오차를 크게 줄일 수 있다.
The purpose of linguistic processing is to provide a tool for processing inexact or imprecise but rational knowledge to the computer. Linguistic Processing (LP) accepts linguistic inputs (such as "small", "medium", or "large") and generates linguistic outputs rather than numeric values. The greatest advantage of linguistic processing is that it allows for small errors in the input to cause only corresponding small changes in the output. Linguistic processing can reduce the computation time by setting an appropriate system error dependent on the number of levels assigned to the linguistic terms.
This paper presents the concept of an Effective Range (ER) of a linguistic symbol, propose a procedure for imbedding linguistic processing in a neural network and show a method of representing and coding linguistic terms for processing by a neural network scheme. Here, I used the Multi-Level Grading Rule to code a linguistic symbol.
I demonstrate that the sigmoidal activation function can be applied successfully to the linguistic processing scheme to obtain reasonable outputs. Among the produced outputs, which were not given the sample training data, some have extremely reasonable meanings. The system's output results for the modulo 10 problem show that the system gives a high rate of correctness (greater than 60%) even though it trained with a small set of sample data (20%) by setting appropriate ER. Therefore the Effective Range of a linguistic symbol is very important on deciding the correct outputs in a neural network processing.
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