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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.3
- 수록면
- 65 - 74 (10page)
이용수
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신경망의 구조를 최적화하기 위해서는 노드 또는 연결을 잘라내는 가지치기 방법과 노드를 추가해 나가는 구조 증가 방법이 있다. 이 논문은 신경망의 구조 최적화를 위해 가지치기 방법을 사용하며, 최적의 노드 가지치기를 찾기 위해 유전 알고리즘을 사용한다. 기존 연구에서는 입력층과 은닉층의 노드를 따로 최적화 대상으로 삼았다. 우리는 두 층의 노드를 하나의 염색체에 표현하여 동시 최적화를 꾀하였다. 자식은 부모의 가중치를 상속받는다. 학습을 위해서는 기존의 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 실험은 UCI Machine Learning Repository에서 제공한 다양한 데이터를 사용하였다. 실험 결과 신경망 노드 가지치기 비율이 평균 8∼25%에서 좋은 성능을 얻을 수 있었다. 또한 다른 가지치기 및 구조 증가 알고리즘과의 교차검증에 대한 t-검정 결과 그들에 비해 우수한 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ.신경망 최적화를 위한 유전 알고리즘
Ⅳ. 실험결과 및 토론
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
1. [단행본] - L.Fausett / 1994 / Fundamentals of Neural Networks / Prentice Hall
2. [학술지(정기간행물)] - X.Yao / 1999 / Evolving Artificial Neural Networks / Proc.of the IEEE,Vol.87,No.9,pp.1423-1447 87 (9) : 1423 ~ 1447
3. [학술지(정기간행물)] - I.-S. Oh / 2004 / Hybrid Genetic Algorithms for Feature Selection / IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence 26 (11) : 1424 ~ 1437
4. [학술지(정기간행물)] - G. Castellano / 1997 / An Iterative Pruning Algorithm for Feedforward Neural Networks / IEEE Trans. on Neural Networks 8 (3) : 519 ~ 531
5. [학술지(정기간행물)] - W. Wang / 2002 / Optimal Feed-forward Neural Networks Based on the Combination of Constructing and Pruning by Genetic Algorithms / Proc. of the 2002 Intl. Joint Conf. on Neural Networks 1 : 636 ~ 641
2. [학술지(정기간행물)] - X.Yao / 1999 / Evolving Artificial Neural Networks / Proc.of the IEEE,Vol.87,No.9,pp.1423-1447 87 (9) : 1423 ~ 1447
3. [학술지(정기간행물)] - I.-S. Oh / 2004 / Hybrid Genetic Algorithms for Feature Selection / IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence 26 (11) : 1424 ~ 1437
4. [학술지(정기간행물)] - G. Castellano / 1997 / An Iterative Pruning Algorithm for Feedforward Neural Networks / IEEE Trans. on Neural Networks 8 (3) : 519 ~ 531
5. [학술지(정기간행물)] - W. Wang / 2002 / Optimal Feed-forward Neural Networks Based on the Combination of Constructing and Pruning by Genetic Algorithms / Proc. of the 2002 Intl. Joint Conf. on Neural Networks 1 : 636 ~ 641
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