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8비트 데이타 정밀도를 가지는 다층퍼셉트론의 역전파 학습 알고리즘
Learning of multi-layer perceptrons with 8-bit data precision

오상훈    (한국전자통신연구소   ); 송윤선    (한국전자통신연구소  );
  • 초록

    In this paper, we propose a learning method of multi-layer perceptrons (MLPs) with 8-bit data precision. The suggested method uses the cross-entropy cost function to remove the slope term of error signal in output layer. To decrease the possibility of overflows, we use 16-bit weighted sum results into the 8-bit data with appropriate range. In the forwared propagation, the range for bit-conversion is determined using the saturation property of sigmoid function. In the backwared propagation, the range for bit-conversion is derived using the probability density function of back-propagated signal. In a simulation study to classify hadwritten digits in the CEDAR database, our method shows similar generalization performance to the error back-propagation learning with 16-bit precision.


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  • 송윤선 (4)

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    2. 1996 "대규모 신경망 시뮬레이션을 위한 칩상 학습가능한 단일칩 다중 프로세서의 구현" 電子工學會論文誌. Journal of the Korea institute of telematics and electronics. B b33 (2): 149~158    
    3. 1999 "유전자 알고리즘을 사용한 이진 위상 홀로그램 설계" 정보과학회논문지. Journal of KISS (b):software and applications. B 26 (2): 297~305    
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