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은닉노드 목표 값을 가진 2개 층 신경망의 분리학습 알고리즘
최범기, 이주홍, 박태수, Choi. Bum-Ghi, Lee. Ju-Hong, Park. Tae-Su 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 9 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2006, Vol.33 No.12 999-1007 (9 pages)
역전파 학습 방법은 속도가 느리고, 지역 최소점이나 고원에 빠져 수렴에 실패하는 경우가 많다고 알려져 있다. 이제까지 알려진 역전파의 대체 방법들은 수렴 속도와 변수에 따른 수렴의 안정성 사이에서 불균형이라는 대가를 치루고 있다. 기존의 전통적인 역전파에서 발생하는 위와 같은 문제점 중, 특히 지역 최소점을 탈피하는 기능을 추가하여 적은 저장 공간으로 안정성이 보장되면서도 빠른 수렴속도를 유지하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 전체 신경망을 은닉층-출력층(hidden to output)을 의미하는 상위 연결(upper... -
RFID Tag Detection on a Water Content Using a Back-propagation Learning Machine
Jo. Min-Ho, Lim. Chang-Gyoon, Zimmers. Emory W. 한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 13 Pages
한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 2007, Vol.1 No.1 19-31 (13 pages)
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정질적 기준을 이용한 다층신경망 기반 화자증명 시스템의 등록속도 단축방법
이태승, 황병원 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 7 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2003, Vol.22 No.5 360-366 (7 pages)
논문에서는 보다 높은 등록속도 향상률을 달성하기 위한 방법으로서, 선택되는 배경화자의 수를 더욱 낮추는 정질에 기반한 기준을 도입한 QlDCS (qualitative discriminative cohort speakers) 방법을 제안한다. 두 방법에 대한 성능평가를 위해 다층신경망과 지속음에 기반한 화자증명 시스템과 음성 데이터베이스를 사용한 실험을 실시한다 그 결과 제안한 방법이 QlDCS에 비해 온라인 방식의 EBP (error backpropagation)에 대한 학습속도 향상률 면에서 2배 이상 더 짧은 시간 내에 화자를 등록하는 것으로 나타나 보다 높은 효율을... -
음성처리에서 온라인 오류역전파 알고리즘의 학습속도 향상방법
이태승, 이백영, 황병원 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 8 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2002, Vol.21 No.5 430-437 (8 pages)
다층신경망의 학습에 일반적으로 사용되는 오류역전파 (EBP: error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 화자인식이나 화자적응과 같이 실시간 처리를 요구하는 응용에서 상당한 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 다층신경망의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 오류역전파 알고리즘에서는 가중치 갱신 시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을... -
다층 퍼셉트론에서의 빠른 화자 적응을 위한 선택적 주의 학습
김인철, 진성일 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 6 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2001, Vol.20 No.4 48-53 (6 pages)
본 논문에서는 에러 역전파 알고리듬에 기반한 다층 퍼셉트론의 학습 속도를 개선하기 위해 선택적 주의 학습방식을 제안한다. 제안된 방식은 학습 과정에서 세 가지 선택적 주의 기준을 적용하여 학습 데이터베이스 내의 일부 데이터만을 입력 패턴으로 사용하거나 주어진 입력 패턴에 대해 신경회로망내의 특정 영역만 선택적으로 학습이 이루어지도록 한다. 이러한 선택적 주의 기준은 다층 퍼셉트론의 출력층에서 계산된 평균 자승 에러와 은닉층의 각 노드에서 획득된 클래스 의존적인 적합도(relevance)를 이용하여 설정된다. 학습... -
신경회로망을 이용한 용접잔류응력 예측 및 최적의 용접조건 선정에 관한 연구
차용훈, 이연신, 성백섭 한국안전학회 한국산업안전학회지 7 Pages
한국안전학회 한국산업안전학회지 2001, Vol.16 No.4 58-64 (7 pages)
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하천수위표지점에서 신경망기법을 이용한 홍수위의 예측
김성원, 호세살라스, Kim. Seong-Won, Salas. Jose-D. 한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 16 Pages
한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 2000, Vol.33 No.2 247-262 (16 pages)
본 연구에서는 낙동강유역의 주요 수위표지점중 진동수위표지점에서 홍수위를 예측하기위한 신경망모형인 WSANN모형이 제시되었다. WSANN모형은 모멘트방법, 초기조건의 개선 및 적응학습속도에 의해 보완되어진 개선된 역전파훈련 알고리즘을 이용하였고, 본 연구에 사용된 자료는 훈련자료와 테스팅자료로 분할하였으며, 최적 은닉층 노드수를 결정하기 위하여 은닉층노드와 임계학습횟수로부터 경험식이 유도되었다. 그리고 WSANN모형의 보정은 4개의 훈련자료에 의해 실시되었으며, WSANN22와 WSANN32모형이 모델의 검증에 사용될... -
신경회로망을 이용한 복합재료 원통쉘의 하중특성 추론에 관한 연구
명창문, 이영신, 류충현 한국복합재료학회 복합재료 : 한국복합재료학회지 12 Pages
한국복합재료학회 복합재료 : 한국복합재료학회지 2001, Vol.14 No.5 26-37 (12 pages)
원통쉘에 가해진 중격하중 특성을 동시에 추론하였다. 적용된 신경회로망은 Momentum Backpropagation 알고리즘이며, 모멘텀 계수 및 학습율이 학습도에 따라 가변적으로 조정될 수 있도록 프로그램을 개발 적용하였다 Backpropagation 신경회로망의 은닉층은 1층에서 3층까지 별도 프로그램을 개발하여 충격하중 특성추론 학습을 시도하였다. 개발된 신경회로망 프로그램을 적용하여 원통쉘의 충격하중 특성추론 정확도는 1%이내로 학습에 성공하였다. 본 연구 결과 신경회로망을 이용한 복합재료 원통쉘의 충격하중 특성을 추론할 수... -
Algorithm for Predicting Functionally Equivalent Proteins from BLAST and HMMER Searches
Yu. Dong Su, Lee. Dae-Hee, Kim. Seong Keun, Lee. Choong Hoon, Song. Ju Yeon, Kong. Eun Bae, Kim. Jihyun F. 한국미생물생명공학회 Journal of microbiology and biotechnology 5 Pages
한국미생물생명공학회 Journal of microbiology and biotechnology 2012, Vol.22 No.8 1054-1058 (5 pages)
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신경회로망과 틸팅을 이용한 이족 보행로봇의 ZMP 개선 연구
김병수, 남규민, 이순걸, Kim. Byoung-Soo, Nam. Kyu-Min, Lee. Soon-Geul 한국로봇학회 로봇학회논문지 7 Pages
한국로봇학회 로봇학회논문지 2011, Vol.6 No.4 301-307 (7 pages)