돌연변이 연산 기반 효율적 심층 신경망 모델
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 전승호 | - |
dc.contributor.author | 문종섭 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-03T13:47:21Z | - |
dc.date.available | 2021-09-03T13:47:21Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier.issn | 2287-5905 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/85947 | - |
dc.description.abstract | 심층 신경망은 많은 노드의 층을 쌓아 만든 거대한 신경망이다. 심층 신경망으로 대표되는 딥 러닝은 오늘날 많은 응용 분야에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 하지만 다년간의 연구를 통해 심층 신경망에 대한 다양한 문제점이 식별되고 있다. 이 중 일반화는 가장 널리 알려진 문제점들 중 하나이며, 최근 연구 결과인 드롭아웃은 이러한 문제를 어느 정도 성공적으로 해결하였다. 드롭아웃은 노이즈와 같은 역할을 하여 신경망이 노이즈에 강건한 데이터 표현형을 학습할 수 있도록 하는데, 오토인코더와 관련된 연구에서 이러한 효과가 입증되었다. 하지만 드롭아웃은 빈번한 난수 연산과 확률연산으로 인해 신경망의 학습 시간이 길어지고, 신경망 각 계층의 데이터 분포가 크게 변화하여 작은 학습율을 사용해야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 돌연변이 연산을 사용하여 비교적 적은 횟수의 연산으로 드롭아웃과 동등 이상의 성능을 나타내는 모델을 제시하고, 실험을 통하여 논문에서 제시한 방법이 드롭아웃 방식과 동등한 성능을 보임과 동시에 학습 시간 문제를 개선함을 보인다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보처리학회 | - |
dc.title | 돌연변이 연산 기반 효율적 심층 신경망 모델 | - |
dc.title.alternative | A Deep Neural Network Model Based on a Mutation Operator | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 문종섭 | - |
dc.identifier.doi | 10.3745/KTSDE.2017.6.12.573 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.6, no.12, pp.573 - 580 | - |
dc.relation.isPartOf | 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 | - |
dc.citation.title | 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 | - |
dc.citation.volume | 6 | - |
dc.citation.number | 12 | - |
dc.citation.startPage | 573 | - |
dc.citation.endPage | 580 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002292677 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Deep Learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | Generalization | - |
dc.subject.keywordAuthor | Denoising | - |
dc.subject.keywordAuthor | Mutation Operation | - |
dc.subject.keywordAuthor | 딥 러닝 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 일반화 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 잡음제거 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 돌연변이 연산 | - |
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