은닉지식 추출을 이용한 신경회로망 정제 = Neural Network Refinement using Hidden Knowledge Extraction
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2000
작성언어
Korean
KDC
569
등재정보
구)KCI등재(통합)
자료형태
학술저널
수록면
1082-1087(6쪽)
제공처
소장기관
신경회로망 구조의 정제(精製)는 회로망의 일반화능력이나 효율성의 관점에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 feed-forward neural networks로부터 은닉지식을 추출하는 방법을 사용하여 네트워크 재구성을 통한 정제방법을 제안한다.
먼저, 효율적인 if-then rule 추출방법을 제시하고 그 추출된 룰들을 사용하여 룰기반 네트워크로 변환하는 과정을 보여준다. 생성된 룰기반 네트워크는 fully connected network에 비하여 상당히 축소된 연결 복잡도를 가지게 되며 일반적으로 더 우수한 일반화능력을 가지게 된다. 본 연구는 도메인 지식이 없이 데이타만 사용하여 어떻게 정제된 룰기반 신경회로망을 생성하고 있는가를 보여준다. 도메인 데이타들에 대한 실험결과도 제시하였다.
How to refine a neural network structure has been an important issue in designing a feedforward network. In this paper, we propose a new approach to refine a feedforward neural network using knowledge extraction from the network.
An efficient method for extracting hidden rules of a feedforward network is presented. The extracted rules are mapped into a rule-based neural network which represents the knowledge of the original neural network. The rule-based network explains its behaviour by internal rules and often provides better generalization performance. Through this process, a cumbersome fully connected neural network can be transformed into an efficient rule-based connectionist network of much reduced size. The main contribution is that we show how the refined rule-based network is generated from data by neural adaptation without resource to any prior domain knowledge. Empirical results are shown.
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