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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김지현 (Seoil University) 조영임 (Gachon University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제26권 제1호(통권 제202호)
발행연도
2021.1
수록면
69 - 76 (8page)

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최근 특이성 교란 미적분 경계값 문제를 해결하기 위해 신경회로망 접근이 연구되고 있다. 특히 다양한 학습 알고리즘을 가진 백프로파게이션 알고리즘에 의해 훈련하는 피드-포워드 신경회로망의 이론적 모델이 제시되고 있으며, 딥러닝, 전이학습, 연합학습 등의 신경회로망 모델이 매우 빠르게 개발되고 있다. 본 논문의 목적은 특이성 교란 문제를 점근법적 방법과 함께 해결하기 위해 고도의 정확성과 속도를 가진 신경회로망 접근법에 관해 연구하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 특이성 교란문제의 결과치와 교란되지 않은 문제의 결과치의 차이에 대해 신경회로망 접근 식을 사용하여 시뮬레이션 하였고 신경회로망 접근식의 효율성도 제시하였다. 결론적으로 특이성 교란 문제를 수식이 아닌 단순한 신경회로망 접근으로 효율적으로 해결할 수 있음을 제시한 것이 본 논문의 주요 기여사항이다.
#Neural Network #Back Propagation #Singular Perturbed Problems #Integro-differential Boundary Value Problems #Training Algorithm #신경회로망 #백프로파게이션 #특이성 교란 문제 #미적분 경계값 문제 #학습 알고리즘

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Work
III. Proposed Method
IV. Analysis
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
J. K. Hunter / 2004 / Asymptotic Analysis and Singlular Perturbation Theory google schola T. Watkins / Perturbation Analysis: Regular and Singular / San Jose State University google schola A. B. Vasilyeva / 1990 / Asymptotic Methods in the Theory of Singular Perturbations / Visshaya shkola google schola A. M. Zhumanazarova / 2020 / Asymptotic Convergence of the Solution of a Singularly Perturbed Integro-Differential Boundary Value Problem / Mathematics 8:1~17 google schola F. Wassermann / 1992 / Neurocomputer Techniques: Theory and Practice / Mir google schola

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