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양자화 결합 네트워크를 위한 수정된 결정론적 볼츠만머신 학습 알고리즘
A Modified Deterministic Boltzmann Machine Learning Algorithm for Networks with Quantized Connection

박철영   (대구대학교 정보통신공학부UU0000355  );
  • 초록

    본 논문에서는 기존의 결정론적 볼츠만 머신의 학습알고리즘을 수정하여 양자화결합을 갖는 결정론적 볼츠만 머신에도 적용할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 2-입력 XOR 문제와 3-입력 패리티 문제에 적용하여 성능을 분석하였다. 그 결과 하중이 대폭적으로 양자화된 네트워크에 대해서도 학습이 가능하다는 것과 은닉층 뉴런의 수를 증가시키면 한정된 하중값의 범위로 유지할 수 있는 것을 보여준다. 또한 1회에 갱신하는 하중의 갯수를 제어함으로써 학습계수를 제어하는 효과가 얻어지는 것을 확인하였다.


    From the view point of VLSI implementation, a new teaming algorithm suited for network with quantized connection weights is desired. This paper presents a new teaming algorithm for the DBM(deterministic Boltzmann machine) network with quantized connection weight. The performance of proposed algorithm is tested with the 2-input XOR problem and the 3-input parity problem through computer simulations. The simulation results show that our algorithm is efficient for quantized connection neural networks.


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    2. 2001 "은닉층에 비단조 뉴런을 갖는 결정론적 볼츠만 머신의 학습능력에 관한 연구" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 11 (6): 505~509    
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    9. 2009 "제전기용 고성능 원격 감시 장치의 개발" 한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research 14 (5): 131~137    
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