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논문 상세정보

Fokker-plank 방정식의 해석을 통한 Langevine 경쟁학습의 동역학 분석

Analysis of the fokker-plank equation for the dynamics of langevine cometitive learning neural network

Abstract

In this paper, we analyze the dynamics of langevine competitive learning neural network based on its fokker-plank equation. From the viewpont of the stochastic differential equation (SDE), langevine competitive learning equation is one of langevine stochastic differential equation and has the diffusin equation on the topological space (.ohm., F, P) with probability measure. We derive the fokker-plank equation from the proposed algorithm and prove by introducing a infinitestimal operator for markov semigroups, that the weight vector in the particular simplex can converge to the globally optimal point under the condition of some convex or pseudo-convex performance measure function. Experimental resutls for pattern recognition of the remote sensing data indicate the superiority of langevine competitive learning neural network in comparison to the conventional competitive learning neural network.

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이 논문을 인용한 문헌 (1)

  1. Seok, Jin-Wuk ; Choi, Kyung-Sam ; Cho, Seong-Won ; Lee, Jong-Soo 2000. "A Study on a Stochastic Nonlinear System Control Using Neural Networks" 제어·자동화·시스템공학 논문지 = Journal of control, automation and systems engineering, 6(3): 263~272 

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