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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김미숙 (강릉원주대학교) 강태원 (강릉원주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제4호(JKIIT, Vol.16, No.4)
발행연도
2018.4
수록면
11 - 19 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2018.16.4.11

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신경망은 생물학적 뇌 구조와 동작을 모사한 계산모델이다. 가장 흔하게 사용하는 신경망은 여러 개의 레이어 즉, 층으로 구성된 다층 전진전파 신경망이고 학습은 오류역전파 알고리즘을 사용한다. 기존 다층신경망의 경우 레이어가 깊어질수록 가중치 수정량의 변화에 의해 학습성능이 나빠진다. 본 논문에서는 입력신호가 신경망 전체에 전달될 수 있도록 인접하지 않은 레이어의 뉴런들끼리 연결이 허용되는 신경망 연결구조를 제안하고 분석한다. 분석결과, 학습속도에 영향을 주지 않을 정도로 연결을 추가하여도 제안한 구조의 깊은 신경망이 그렇지 않은 경우보다 우수한 학습성능을 보임을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 먼 레이어 뉴런의 연결을 허용하는 구조
Ⅳ. 연결구조 학습성능 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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