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입자군집최적화 알고리즘을 이용한 다층퍼셉트론의 파라미터 학습 성능 개선 가능성에 관한 연구
A study on the possibility of improving the parameter learning performance of the multilayer perceptron using the particle swarm optimization algorithm

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2021 한국경영정보학회 춘계통합학술대회 (2021.06)바로가기
  • 페이지
    pp.670-672
  • 저자
    김근환, 백승재, 이석진, 이동화
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A395461

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원문정보

초록

영어
In this paper, a study was conducted on the methodology for learning the parameters of a neural network using an evolutionary algorithm such as a particle swarm optimization algorithm. The possibility of using the particle swarm optimization algorithm for deep learning was analyzed, and various methods were considered for practical use.

목차

Abstract
Introduction
Particle Swarm Optimization
Alternative Parameter Training of Deep Learning Architecture using Particle Swarm Optimization
Acknowledgments
Conclusion
References

키워드

multilayer perceptron evolutionary algorithm particle swarm optimization

저자

  • 김근환 [ 경북대학교 전자전기공학부 ]
  • 백승재 [ 경북대학교 전자전기공학부 ]
  • 이석진 [ 경북대학교 전자전기공학부 ]
  • 이동화 [ 대구대학교 ICT융합학부 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2026
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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