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정보과학회 논문지 B : 소프트웨어 및 응용

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한글제목(Korean Title) 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘의 일반화와 새로운 활성화함수를 사용한 실험
영문제목(English Title) Generalization of the Cascade Correlation Algorithm and Experiments using new Activation Functions
저자(Author) 이상화   Sang Wha Lee  
원문수록처(Citation) VOL 25 NO. 07 PP. 0971 ~ 0979 (1998. 07)
한글내용
(Korean Abstract)
Cascade-Correlation은 감독에 의하여 학습하는 알고리즘이고 네트웍의 크기와 형태는 자동으로 이루어진다. Cascade-Correlation은 새로운 은닉뉴런들이 한 층에 하나씩 순서대로 네트웍에 삽입되기 때문에 다층구조를 형성한다. 2계 Cascade-Correlation은 새로운 은닉뉴런들이 한 층에만 순서대로 생성되어 나열되므로 2층구조를 형성한다. 따라서 이러한 은닉뉴런들끼리는 서로 연결하지 않는다. 이 논문에서는 Cascade-Correlation과 2계 Cascade-Correlation의 조합을 통한 Cascade-Correlation 네트웍의 일반화를 소개한다. 새로운 Cascade-Correlation 알고리즘은 은닉뉴런이 네트웍에 첨가될 때마다 네트웍이 수직성장 또는 수평성장을 해야하는지를 스스로 결정한다. 이 알고리즘은 sigmoid, tanh 그리고 새로운 활성화함수를 사용하여 sonar문제와 유리문제에 관하여 테스트하였다.  
영문내용
(English Abstract)
 Cascade-Correlation is a supervised learning algorithm that automatically determines the size and topology of the network. Cascade-Correlation adds new hidden units one by one and creates a multi-layer structure in which each hidden layer has only one unit. By second order Cascade-Correlation, new hidden units are added to only one hidden layer. These created units are not connected to each other. We present a generalization of the Cascade-Correlation-Architecture by combining the standard Cascade-Correlation-Architecture and the second order Cascade-Correlation-Architecture. Whenever a hidden unit has to be added, the new Cascade-Correlation learning algorithm automatically determines whether the network topology grows vertically or horizontally. This new algorithm using sigmoid, tanh and new activation functions was tested with the sonar-benchmark-problem and the glass-benchmark-problem. 
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