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A on-line learning algorithm for recurrent neural networks using variational method

오원근    (한양대학교 전자통신공학과   ); 서병설    (한양대학교 전자통신공학과  );
  • 초록

    In this paper we suggest a general purpose RNN training algorithm which is derived on the optimal control concepts and variational methods. First, learning is regared as an optimal control problem, then using the variational methods we obtain optimal weights which are given by a two-point boundary-value problem. Finally, the modified gradient descent algorithm is applied to RNN for on-line training. This algorithm is intended to be used on learning complex dynamic mappings between time varing I/O data. It is useful for nonlinear control, identification, and signal processing application of RNN because its storage requirement is not high and on-line learning is possible. Simulation results for a nonlinear plant identification are illustrated.


  • 주제어

    recurrent neural network .   learning algorithm .   optimal control .   calculus of variation.  

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    2. 1981 "신경세포 Spontaneous Firing의 Origin에 대한 이론적 연구(I)" 의공학회지 = Journal of biomedical engineering research 2 (1): 3~14    
    3. 1981 "수정된 호지킨-헉슬리 모델" 의공학회지 = Journal of biomedical engineering research 2 (2): 151~158    
    4. 1984 "제어기구의 동조에 대한 연구" 電子工學會誌 = Journal of the Korean Institute of Electronics Engineers 21 (3): 46~54    
    5. 1985 "생체 임피던스" 의공학회지 = Journal of biomedical engineering research 6 (2): 63~68    
    6. 1987 "다변수 제어시스템의 동조에 대한 연구" 의공학회지 = Journal of biomedical engineering research 8 (2): 245~254    
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    8. 1988 "심전도" 의공학회지 = Journal of biomedical engineering research 9 (1): 131~134    
    9. 1988 "심전계(ECG)의 제작설계" 의공학회지 = Journal of biomedical engineering research 9 (2): 247~250    
    10. 1991 "비 최소위상 플랜트에 대한 LQG/LTR에 관한 연구(I) : 최적 근사 방법" 한국통신학회논문지 = The journal of the Korean institute of communication science 16 (10): 972~980    

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