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다층퍼셉트론 신경회로망의 N비트 데이타 표현에 의한 학습방법

阅读:113发布:2020-12-28

专利汇可以提供다층퍼셉트론 신경회로망의 N비트 데이타 표현에 의한 학습방법专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且본 발명은 다층퍼셉트론 신경회로망의 N비트 데이타 표현에 의한 학습방법에 관한 것으로서, 종래 디지탈 학습에서의 데이타는 정량화에 의해 큰 숫자와 작은 숫자가 언드플로우 및 오보플로우를 발생하고, 곱셈연산에서 항상 N비트 절단이 동반되는 제약으로 인해 데이타 표현 비트의 크기가 커야 했던 문제점을 해결하기 위해 다층퍼셉트론의 N비트 디지탈 학습시 전방향 및 역방향 계산에서 가중치합의 계산이 2N비트 데이타 정밀도를 가지게 하고, 다층퍼셉트론의 전방향 계산에서 2N비트 데이타 정밀도에 의한 가중치 합 결과를 시그모이드비선형 변환을 위하여 N비트 데이타로 표현할 때, N비트 표현의 최대값을 시그모이드의 포화영역에 해당하는 값으로 설정하고, 다층퍼셉트론의 역방향 계산에서 2N비트 데이타 정밀도에 의한 가중치 합 결과를 N 트 데이타로 표현할 때, N비트 표현의 최대값을 2N 비트로 표현된 최대값 보사 상대적으로 작게 설정하고, 학습 초기의 가중치 표현 범위를 작게 하고서 학습의 진행에 따라 가중치의 일정비율이 최대치에 도달하면 가중치의 범위를 확장시키는 학습방법을 수행함으로써, 8비트 디지탈 학습성능을 16비트 디지탈 학습성능만큼 향상시킬 수가 있는 것이다.,下面是다층퍼셉트론 신경회로망의 N비트 데이타 표현에 의한 학습방법专利的具体信息内容。

  • 학습의 조기포화 현상을 피하기 위한 초기 가중치를 설정하는 제1단계(S1)와, 상기 제1단계 수행한 후 학습 패턴을 입력하는 제2단계(S2)와, 다층퍼셉트론의 전방향 계산에서 2N 비트데이타 정밀도에 의한 가중치 합을 계산하는 제3단계(S3)와 상기 제3단게에서 계산된 가중치 합의 결과를 시그모이드 비선형 변환을 위해 N비트 데이타로 변환하는 제4단계(S4)와 출력층의 오차신호가 발생되었는가를 판별하는 제5단계(S5)와, 상기 제5단계에 의해 출력층의 오차신호가 발생되었을 경우 출력층의 오차신호를 계산하는 제6단계(S6)와, 상기 출력층의 오차신호 계산(S6)후 다층퍼셉트론의 역방향 계산에서 2N비트 데이타 정밀도에 의한 가중치 합을 계산하는 제7단계(S7)와 상기 제7단계에서 계산된 가중치 합의 결과를 N비트 데이타로 표현하는 제8단계(S8)와, 상기 6단 및 8단계에의 오차신호에 따라 가중치를 변경하여 학습패턴에 대한 학습을 하는 제9단계(S9)와, 상기 제9단계에 의한 학습에 의해서 가중치가 각 층의 가중치 최대값에 도달하였는가를 판단하는 제10단계(S10)와, 상기 제10단계에서 가중치가 각 층의 가중치 최대값에 도달할 경우 가중치의 범위를 확장한 후 다음 학습패턴의 입력을 위한 제11단계(S11)로 이루어진 것을 특징으로 하는 다층퍼셉트론 신경회로방의 N비트 데이타 표현에 의한 학습방법.
  • 제1항에 있어서, 상기 제4단계는 N비트 표현의 최대값을 시스모이드 포화영역에 해당하는 값으로 설정하는 것을 특징으로 한 다층 퍼셉트론 신경회로망의 N비트 데이타 표현에 의한 학습방법.
  • 제1항에 있어서, 상기 제8단계는 N비트 표현의 최대값을 2N비트로 표현된 최대값보다 상대적으로 작게 설정하는 것을 특징으로 하는 다층퍼셉트론 신경회로망의 N비트 데이타 표현에 의한 학습방법.
    ※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.
  • 说明书全文

    다층퍼셉트론 신경회로망의 N비트 데이타 표현에 의한 학습방법

    본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음

    제4도는 본 발명의 실시예에 따른 다층퍼셉트론 신경회로망의 8비트 데이타 표현에 의한 학습방법을 나타낸 흐름도.

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