인공 신경망의 시냅스 가중치 관리용 도구 개발
Development of Monitoring Tool for Synaptic Weights on Artificial Neural Network
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
다양한 기계 학습 이론을 총체적으로 구현할 수 있는 포괄적 체제로서의 신경망은 현재 활용되는 기능보다 더 큰 잠재력을 지니고 있다. 신경망의 여러 가지 특성 가운데, 연상 기억 능력을 자연적으로 활용 할 수 있는 신경망 내 시냅스 고유의 구조적 속성이 신경망의 가장 중요한 특성이다. 그러나 이론적 장점에도 불구하고, 네크워크의 복잡성에 기인한 다양한 형태의 피할 수 없는 난제들로 신경망의 실제적 구현 및 유지의 어려움이 잘 알려져있다. 본 논문에서는 인공 신경망의 시냅스 가중치 관리를 효과적으로 관리 할 수 있는 도구를 설계 및 구현 하였다. 개발된 소프트웨어는 다양한 형태의 신경망들의 훈련 단계에서 신경망 내 시냅스의 가중치 변화를 표시해 주는 기능을 갖추고 있다.
Abstract
Neural network is a very exciting and generic framework to develop almost all ranges of machine learning technologies and its potential is far beyond its current capabilities. Among other characteristics, neural network acts as associative memory obtained from the values structurally stored in synaptic inherent structure. Due to innate complexity of neural networks system, in its practical implementation and maintenance, multifaceted problems are known to be unavoidable. In this paper, we present design and implementation details of GUI software which can be valuable tool to maintain and develop neural networks. It has capability of displaying every state of synaptic weights with network nodal relation in each learning step.
참고문헌 (20)
- Turing, A. M, "Computing machinery and intelligence", Mind, 50, pp.433~460 (1950)
- Sipser, M, "Introduction to the Theory of Computation, 2nd edition" (2005), Course Technology
- Bishop, C. M, "Pattern Recognition and Machine Learning" (2007), Oxford University Press
- Hassoun, M. H, "Fundamentals of Artificial Neural Networks" (1995), The MIT Press
- Haykin, S, "Neural Network and Machine Learning, 3rd edition" (2008), Prentice Hall
- Caudill, M, "Naturally Intelligent Systems" (1992), The MIT Press
- Bradski, G, "Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library" (2008), O'Reilly
- Misra, M, "Parallel Environments for Implementing Neural Networks", Neural Computing Surveys, 1, pp.48~60 (1997)
- Kim, S, "Phase Dynamics in the Biological Neural Networks", Physica A, 288, pp.380~396 (2000)
- Szyperski, C, "Component Software: Beyond Object-Oriented Programming. 2nd ed" (2002), Addison-Wesley Professional
- Heineman, G. T, "Component-Based Software Engineering: Putting the Pieces Together" (2001), Addison-Wesley Professional
- Stroustrup, B, "The C++ Programming Language, third Edition" (1998), Addison-Wesley
- Shakhnarovish, "Nearest-Neighbor Methods in Learning and Vision" (2005), The MIT Press
- Kohonen, T, "Self-Organizing Maps, 2nd edition" (1997), Springer-Verlag
- Buhmann, M. D, "Radial Basis Functions: Theory and Implementations" (2003), Cambridge University Press
- Paulsen, O, "Natural patterns of activity and long-term synaptic plasticity", Current opinion in neurobiology, 10(2), pp.172~179 (2000)
- Hinton, G. E, "A fast learning algorithm for deep belief nets", Neural Computation, 18(1), pp.1527~1554 (2006)
- Raphael, R, "DARPA Urban Challenge, a C++ based platform for testing Path Planning Algorithms: An application of Game Theory and Neural Networks" (2007), Cornell University