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초록
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본 논문에서는 코호넨(Kohonen)의 SOFM (Self-Organizing Feature Map) 알고리즘의 단점을 해결하기 위한 새로운 학습 알고리즘 ASOFM(Adaptive Self-Organized Feature Map)을 제안한다. 코호넨의 학습 알고리즘은 초기화된 연결 벡터에 대하여 극소점에 빠지는 경우도 있다. 그러나 제안된 알고리즘에서는 학습과정중에 네트워크의 상태를 평가할 수 있는 목적함수(object function)을 사용하였고, 이 함수의 출력에 따라 학습의 각 시점에서 적응적으로 학습률의 재조정이 가능하였다. 이 결과, 네트워크의 상태가 최소점에 수렴함이 보증 되고 학습률의 적응성에 의해 임의의 학습패턴에 대한 학습의 일반화 능력이 보장되었다. 또한 제안된 알고리즘은 코호넨의 알고리즘보다 약 $70\%$이상의 학습시간을 단축한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a new learning algorithm, ASOFM(Adaptive Self Organizing Feature Map), to solve the defects of Kohonen's Self Organiaing Feature Map. Kohonen's algorithm is sometimes stranded on local minima for the initial weights. The proposed algorithm uses an object function which can ...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서 정의한 목적함수는 학습패턴들에 대한 네트워크의 오차함수(error function) 이다. 이 함수는 다음과 같은 거리함수(distance functionX 사용하여 네트워크의 상태를 평가한다[2].
  • 본 논문은 신경망모델 중 코호넨이 제안한 SOFM 알고리즘의 단점을 수정보완한 학습방법을 제안했다. 이 논문의 구성은 II에서 기존의 코호넨의 알고리즘을 기술하고, III에서 제안된 ASOFM알고리즘을 기술하였고, IV에서 실험및 고찰을, V에서 결론을 기술하였다.
  • 제안된 ASOFM알고리즘의 객관적 성능평가를 위하여 코호넨 네트워크와 ASOFM네트워크를 구성하여 동일한 학습패턴을 가지고 실험하였다. 본 실험에서는 2차원의 일정한 확률분포를 가진 데이타에 대하여 실시되었다. 학습패턴은 컴퓨터로 무작위 값을 발생시켜 사용하였다.
  • 이제, 미세 조정부에서 학습률의 감소폭을 선택하는데 따른 문제에 대해알아보자. 이단계에서 네트워크가 최소점에 도달하는데 가장 크게 영향을 미치는 요소는 학습률 a(t) 의 감소폭이다.
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