In this paper, we propose a new algorithm(N_BP) to be capable of overcoming limitations of the traditional backpropagation(O_BP). The N_BP is based on the method of conjugate gradients and calculates learning parameters through the line search which may be characterized by order statistics and golden section. Experimental results showed that the N_BP was definitely superior to the O_BP with and without a stochastic term in terms of accuracy and rate of convergence and might surmount the problem of local minima. Furthermore, they confirmed us that the stagnant phenomenon of learning in the O_BP resulted from the limitations of its algorithm in itself and that unessential approaches would never cured it of this phenomenon.
목차
I. 서론 II. O_BP에 대한 개괄 III. N_BP의 수학적 배경 1. 알고리즘 2. 학습계수 결정 IV. 수치예제 V. 실험결과 및 결론 참고문헌 Abstract
대한경영정보학회 [Daehan Academy of Management Information Systems]
설립연도
1997
분야
사회과학>경영학
소개
경영학 및 경영정보관련학을 전공한 교수 및 연구원들의 순수연구단체로서 연구를 통해 논문집 발간 및 학술대회를 개최하고, 산학관 협력을 통한 사회봉사와 연구활동을 목적으로 이루어진 학술단체입니다. 이를 위해 다음과 같은 활동을 하게 됩니다. 첫째, 경영학 및 경영정보학, 전산학의 이론과 실무에 관련된 연구, 둘째, 연구발표회, 강연회, 세미나 등의 개최, 셋째, 본 학회의 목적을 같이 하는 국내외 제 학회와의 교류, 넷째, 본 학회의 목적달성에 필요한 제반 협조 사업 등을 합니다.