메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유희조 (고려대학교) 남기춘 (고려대학교) 남호성 (고려대학교)
저널정보
한국인지과학회 인지과학 인지과학 제28권 제2호
발행연도
2017.6
수록면
110 - 130 (21page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
연결주의 모델은 계산주의적 관점에서 언어 처리를 연구하는 한 가지 접근법이다. 그리고 연결주의 모델연구를 진행하는데 있어서 표상(representation)을 구축하는 것은, 모델의 학습 수준 및 수행 능력을 결정한다는 점에서 모델의 구조를 만드는 것만큼이나 중요한 일이다. 연결주의 모델은 크게 지역 표상(localist representation)과 분산 표상(distributed representation)이라는 두 가지 서로 다른 방식으로 표상을 구축해 왔다. 하지만 종래 연구들에서 사용된 지역 표상은 드문 목표 활성화 값을 갖고 있는 출력층의 유닛이 불활성화 하는 제한점을, 그리고 과거의 분산 표상은 표상된 정보의 불투명성에 의한 결과 확인의 어려움이라는 제한점을 갖고 있었으며 이는 연결주의 모델 연구 전반의 제한점이 되어 왔다. 본 연구는 이와 같은 과거의 표상 구축의 제한점에 대하여, 제한된 볼츠만 머신(restricted Boltzmann machine)이 갖고 있는 특징인 정보의 추상화를 활용하여 지역 표상을 가지고 분산 표상을 유도하는 새로운 방안을 제시하였다. 결과적으로 본 연구가 제안한 방법은 정보의 압축과 분산 표상을 지역 표상으로 역변환하는 방안을 활용하여 종래의 표상 구축 방법이 갖고 있는 문제를 효과적으로 해결함을 보였다.

목차

서론
방법
결과
논의
결론
참고문헌
(Abstract)

참고문헌 (17)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-512-001195975