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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양정연 (목원대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제15권 제12호(JKIIT, Vol.15, No.12)
발행연도
2017.12
수록면
1 - 7 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2017.15.12.1

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본 논문은 공간 내 확률적 분포를 가진 함수 또는 잡음 신호를 확률 기반의 신뢰 구간으로 표현하기 위해, 기존의 역전파 신경망 기법을 변형하여 가우시안 프로세스의 회귀에 의한 결정 공간의 추종방식을 제안하고자 한다. 신경망 기법의 역전파 과정에 사용되는 오차 함수를 부호에 따라 가변적 가중치를 가지도록 설계하고, 이를 가우시안 함수에 기반한 표준 편차 처리에 적합하도록 변형함에 따라, 가우시안 확률 분포 함수의 조합에 의한 결정 경계의 추종 및 신경망 노드의 합성에 의한 가우시안 프로세스의 회귀 처리 과정을 수행하고자 한다. 수정된 오차 함수의 경우, 불연속성에 기인한 해 탐색 과정의 불안정성이 존재하기에 이를 회피하기 위해 저역 통과 필터의 개념을 이용한 안정성 방법에 대해 논하고자 한다.
#neural network #gaussian process regression #adaptive back propagation #neural network stability

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 가우시안 프로세스 회귀 방법
Ⅲ. 적응적 역전파 기반 신경망 모델링
Ⅳ. 모의실험 및 학습 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, Deep Learning, Nature, Vol. 521, pp. 436-444, 2015. S. Calinon, F. Guenter, and A. Billard, On Learning, Representing, and Generailizing a Task in a Humanoid Robot, IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, Part B, Vol. 37, No. 2, pp. 286-298, Mr. 2007. S. Schaal, Dynamic Movement Primitives: A Framework for Motor Control in Humans and Humanoid Robots, in Proc. of IEEE/RSJ Conf. on Intelligent Robots and Systems, IEEE, pp. 261-280, Mar. 2016. F. Meier, D. Kappler, N. Ratliff, and S. Schaal, Towards Robust Online Inverse Dynamics Learning, Int'l Symposium on Adaptive Motion of Animals and Machines, pp. 12-20, Sep. 2003. K. P. Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective, MIT Press, pp. 517-526, 2012. google schola

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