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NTIS 바로가기한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.8 no.8, 2013년, pp.1195 - 1200
김광백 (신라대학교 컴퓨터공학과) , 우영운 (동의대학교 멀티미디어공학과)
In this paper, we proposed an enhanced Max-Min neural network by auto-tuning of learning rate using fuzzy control method. For the reduction of training time required in the competition stage, the method was proposed that arbitrates dynamically the learning rate by applying the numbers of the accurac...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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Max-Min 신경망의 장점은? | Max-Min 신경망은 퍼지의 기본 연산자를 사용하고 0과 1사이의 값을 입력 패턴으로 적용하여 학습하는 알고리즘이다. 이 알고리즘의 장점은 기존의 단층 알고리즘이 이진 데이터를 학습하는데 중점을 둔 반면에 퍼지 값인 0과 1사이의 값을 학습하는데 효과적으로 학습할 수 있도록 퍼지 논리 연산자를 이용한 것이 큰 장점이다[3]. 그러나 기존의 Max-Min 신경망은 단층 학습 구조로서 학습 과정 중에 조기 포화 현상으로 학습의 수렴성이 낮아지는 문제점이 있다. | |
Max-Min 신경망은 무엇인가? | Max-Min 신경망은 퍼지의 기본 연산자를 사용하고 0과 1사이의 값을 입력 패턴으로 적용하여 학습하는 알고리즘이다. 이 알고리즘의 장점은 기존의 단층 알고리즘이 이진 데이터를 학습하는데 중점을 둔 반면에 퍼지 값인 0과 1사이의 값을 학습하는데 효과적으로 학습할 수 있도록 퍼지 논리 연산자를 이용한 것이 큰 장점이다[3]. | |
기존의 Max-Min 신경망에서 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치하게 되는 원인은? | 기존의 Max-Min 신경망은 연결 가중치들이 지역 최소화(local minima)에 위치하게 되는 원인을 분석해 보면 오류 한계 설정 문제, 초기 연결 가중치 설정 문제, 학습률 설정 문제, 모멘텀 설정 문제 등이 있다[4]. Cheung 등은 학습 단계를 다음과 같이 구분하였다. |
K. B. Kim, J. H. Cho, and E. Y. Cha, "A New Single Layer Perceptron using Fuzzy Neural Controller", Simulations International XII, Vol. 27, No. 7, pp. 341-343, 1995.
K. B. Kim, C. K. Yuk and E. Y. Cha, "A New Fuzzy Supervised Learning Algorithm", AFSS'98, pp. 399-403, 1998.
M. Delgado, I. Requena, "Solving fuzzy relational equations by max-min neural networks", Proceedings of IEEE World Congress on Computational Intelligence., Vol. 3, pp. 1737-1742, 1994.
K. B. Kim, Y. W. Woo, " Detection of Flaws in Ceramic Materials Using Non-Destructive Testing", The Journal of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 5, No. 3, pp. 321-326, 2010.
K. B. Kim, M. H. Kang and E. Y. Cha, "A Fuzzy Competitive Backpropagation Using Nervous System", Proceedings of WCSS'97, pp. 188-193, 1997.
K. B. Kim, W. J. Lee, Y. W. Woo, "Automatic Recognition and Performance of Printed Musical Sheets Using Fuzzy ART", The Journal of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 6, No. 1 pp. 84-69, 2011.
J. H. Cho, "Enhanced Fuzzy Binarization Method for Car License Plate Binarization", The Journal of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 6, No. 2, pp. 231-236, 2011.
K. B. Kim, H. J. Park,"Recognition of Concrete Surface Using Enhanced Max-Min Neural Networks", The Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol. 12, No. 2, pp. 77-82, 2007.
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