인공지능 기말과제

대학생논문경진대회 동상 수상

장현우, 정성훈. "WFSO 알고리즘을 이용한 인공신경망의 학습,". 2017년 한국디지털콘텐츠학회 하계공동학술발표대회 및 대학생논문경진대회 논문집, pages 478-479, June 2017. 금오공과대학교.

WFSO 알고리즘을 이용한 인공 신경망의 학습

요약

본 논문에서는 최적화 알고리즘으로 개발된 WFSO(Water Flowing and Shaking Optimization) 알고리즘을 사용한 인공신경망 학습 방법을 제안한다. WFSO 알고리즘은 인공신경망의 가중치를 최적화할 대상으로 하고 학습데이터를 해당 가중치의 적합도 평가 기준으로 사용하여 학습데이터에 맞는 가중치 값을 탐색해 나간다. 최적화 알고리즘은 다수의 후보 해를 기반으로 탐색해 나가기 때문에 일반적으로 속도가 느린 단점이 있으나 지역 최소값에 빠지지 않고 병렬화를 통하여 속도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 또한 기울기를 구할 수 없어 일반적인 오류역전파 알고리즘으로 학습할 수 없는 문제에도 적용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 WFSO 알고리즘을 인공신경망 학습에 적용하는 방법을 설명하고 그 성능을 다층 인공신경망과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)에서 오류역전파 알고리즘과 비교한다.