블로그 이미지
Terapi

calendar

      1 2 3 4
5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15 16 17 18
19 20 21 22 23 24 25
26 27 28 29 30    
2008.06.07 22:44 A.I./Neural network
사용자 삽입 이미지

1.     신경망의 모든 가중치를 적당한 값으로 초기화하는 것

이때 초기값은 주로 1보다 작은 임의의 값이 사용

신경망을 학습시키는데 있어 이 초기값은 의외로 중요한 의미를 부여

이것은 마치 갓 태어난 아기의 선천적 적성이나 지능을 결정하는 것과 같아서 초기값이 잘 설정된 신경망은 쉽게 학습 그렇지 못한 경우 학습 하는데 매우 많은 반복이 필요

아예 안 되는 경우도 있다.

 

2.     학습시킬 입력패턴 선정

신경망의 학습 시킬 입력패턴 선정 입력 패턴이란 신경망의 학습이나 다음에 설명할 회

상을 위해 입력 층 인공 신경세포들에 동시에 주어지는 입력층 인공 신경세포들에 동시

에 주어지는 입력 값들의 모임을 말한다

신경망에 사용되는 입력 패턴의 개수는 학습 시키고자 하는 자료의 수만큼 있어야 한다.

 

3.     신경망의 입력층 인공 신경세포에 입력 패턴을 제시

학습 스케줄에 의해 결정된 입력 패턴을 신경망에 경험하게 하는 것이다. 이것은 신경망의 입력층 신경세포들의 출력값을 입력 패턴의 값과 동일하게 만들어 주는 것으로 가능하다.

 

4.     신경망의 인공 신경세포들을 층별로 동작시켜 출력 패턴을 출력

신경망의 신경세포들을 차례로 동작시킨다. 이때 산출된 출력 결과를 출력 패턴 이라고 한다.

 

5.     출력패턴과 목적패턴과 비교

신경망의 4에서 나온 출력패턴과 목적패턴 (감독학습방법에서 사용)과 비교하는것이다.

 

6.     선택된 학습규칙을 사용하여 연결 가중치를 조절하는 것

앞서 말한 델타규칙 헤브의 규칙 일반화된 델타규칙등은 모두 신경망의 연결가중치를 조절하는 학습규칙을 말한다.

우리팀은 이프로젝트에서 일반화된 델타규칙을 사용하겠다.

 

7.     완전히 학습될때까지 반복하는 것

완전히 학습될때까지 반복하는 것  학습이 잘되었는지의 여부는 오차률에 따라서 결정된다. 학습이 반복되는 동안 오류가 어느한계이하로 감소되면 , 신경망은 학습된 것으로 간주하는 것.

신고

'A.I. > Neural network' 카테고리의 다른 글

신경망의 학습과정  (0) 2008.06.07
인공지능 연구목적의 이중성  (0) 2008.06.05
마빈민스키와 인공의 세계[ZDNet Korea]|  (0) 2008.06.05
신경망 용어 정리  (0) 2008.06.05
posted by Terapi

티스토리 툴바