• Title, Summary, Keyword: 학습횟수

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Neural-based Approach to Time Series Prediction with Discriminant Learning (차별학습에 의한 시계열 예측에 대한 신경망접근)

  • Jo, Tae-Ho Charles;Seo, Jerry
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.281-284
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    • 2000
  • 시계열 예측에 있어서 과거의 측정치 보다 최근의 측정치가 미래의 측정치 예측에 중요한 영향을 미친다. 시계열 예측에 있어서 최근의 측정치와 과거의 측정치가 미래의 값을 예측하는 인자로서 차별화 되어 학습해야 할 것이다. 기존의 시계열에 대한 신경망 접근에서는 최근의 측정치에 대한 학습 패턴과 과거의 측정치에 대한 학습 패턴을 동일하게 학습하였다. 이 논문에서는 과거의 학습패턴과 최근의 학습 패턴을 학습 횟수 면에서 차별화 하였다. 이러한 학습을 이 논문에서는 차별학습이라 한다. 차별학습에서는 주어진 학습 패턴을 시간 순으로 나열하고 일정 개수로 분할한다. 시간의 역순에 의해 등차 또는 등비의 형태로 학습 횟수를 설정한다. 각 학습 패턴의 분말집단을 시간의 역순으로 일정 횟수를 감소시켜 학습 횟수를 설정하는 등차차별학습과 일정 비율로 감소시켜 학습횟수를 설정하는 등비차별학습을 소개한다. 기존의 신경망 접근 방법과 이 논문에서 제안한 신경망 접근방법을 비교하기 위해 Mackay-Galss 공식에 의해 인공적으로 생성된 시계열 데이터를 예로 사용하였다.

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Characteristics of Neural Networks for ECG Pattern Classification (심전도 패턴을 분류하기 위한 신경망 특성 평가)

  • 김만선;김원식;노기용;이상태
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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    • pp.148-153
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    • 2003
  • 본 논문에서는 심근허혈 질환을 효율적으로 분류하기 위한 신경망을 설계하였다. European ST-T DB의 심전도로부터 ST 분절의 특징을 추출하여 입력노드를 결정하고 10개의 학습률과 학습 횟수에 따른 신경망의 MES를 계산하였다. 실험 결과 특징 파라미터의 조합을 ST0, ST80, Slope, Area로 하였을 때 MSE를 가장 작았다. 이러한 특징 파라미터를 이용하여 신경망의 입력으로 학습시킨 경우 학습 횟수의 증가에 따라 MSE가 지수합수적으로 감소하였으며 1,000회 이상에서는 둔하게 감소하였다. 또한 학습 횟수가 5,000회, 10,000회, 15,000회 각각의 경우에 대하여 학습률을 0.01부터 0.7까지 증가시키면서 MSE를 계산한 결과 학습 횟수가 증가할수록 MSE를 최소로 하는 최적학습률이 0.1부터 0.04까지 감소하였다.

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Relations of Learner Satisfaction and Learning Performance with an Evaluation of Job Performance Abilities for NCS-based Courses in Collages (NCS기반 수업에서 직무수행능력 평가횟수와 학습만족도 및 학습성과와의 관련성)

  • Oh, Man-deok;Park, Jung-keun;Lee, Seung-hee
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.18 no.4
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    • pp.347-356
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    • 2018
  • This study focuses the relationships of job performance abilities with learner satisfaction and learning performance for NCS-based courses in colleges from instructors' perspectives. The results of this study show that the satisfaction of learners for NCS-based courses is statistically higher when learners are evaluated 3 times or more rather than twice or less. And also it reports that when 3 or more different evaluation methods are applied per evaluation of job performance ability, learner satisfaction is statistically higher. On the other hand, the performance of learners is turned out to be better with both evaluations of 3 times or more, and 3 or more different evaluation methods per job performance ability. However those results are not statistically meaningful. It concludes that from a view of process-based formative evaluation, evaluating job performance ability itself should be considered as an activity for improving teaching and learning in higher vocational education of colleges.

A P-type Iterative Learning Controller for Uncertain Robotic Systems (불확실한 로봇 시스템을 위한 P형 반복 학습 제어기)

  • 최준영;서원기
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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    • v.41 no.3
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    • pp.17-24
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    • 2004
  • We present a P-type iterative learning control(ILC) scheme for uncertain robotic systems that perform the same tasks repetitively. The proposed ILC scheme comprises a linear feedback controller consisting of position error, and a feedforward and feedback teaming controller updated by current velocity error. As the learning iteration proceeds, the joint position and velocity mrs converge uniformly to zero. By adopting the learning gain dependent on the iteration number, we present joint position and velocity error bounds which converge at the arbitrarily tuned rate, and the joint position and velocity errors converge to zero in the iteration domain within the adopted error bounds. In contrast to other existing P-type ILC schemes, the proposed ILC scheme enables analysis and tuning of the convergence rate in the iteration domain by designing properly the learning gain.

A Study of the Method for Estimating the Missing Data from Weather Measurement Instruments (인공신경망을 이용한 기상관측장비 결측 보완 기술에 관한 연구)

  • Min, Jae-Sik;Lee, Moo-Hun;Jee, Joon-Bum;Jang, Min
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.14 no.8
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    • pp.245-252
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    • 2016
  • The purpose of this study is to make up for missing of weather informations from ASOS and AWS using artificial neural networks. We collected temperature, relative humidity and wind velocity for August during 5-yr (2011-2015) and sample designed artificial neural networks, assuming the Seoul weather station was missing. The result of sensitivity study on number of epoch shows that early stopping appeared at 2,000 epochs. Correlation between observation and prediction was higher than 0.6, especially temperature and humidity was higher than 0.9, 0.8 respectively. RMSE decreased gradually and training time increased exponentially with respect to increase of number of epochs. The predictability at 40 epoch was more than 80% effect on of improved results by the time the early stopping. It is expected to make it possible to use more detailed weather information via the rapid missing complemented by quick learning time within 2 seconds.

Correlation Analysis and Optimization between Parameters using with Deep Learning (딥 러닝에 사용되는 매개변수들 간의 상관관계 분석 및 최적화 방법)

  • Kim, Yeon-Gyu;Park, Ho-Jun;Lee, Sang-Geol;Cha, Eui-Young
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.1285-1288
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    • 2015
  • 본 논문에서는 영상인식을 위한 딥 러닝에서 사용되는 매개변수 최적화 방법을 제안한다. 학습 성능에 영향을 미치는 매개변수 중 이미지 배치 사이즈 값, 초기 학습율, 최대 학습 반복 횟수에 대해 상호간의 관계를 분석하고 성능을 개선시키기 위해 값을 최적화하는 방법을 연구한다. 제안된 방법을 통한 개선 정도를 분석하기 위해 매개변수의 변화에 따른 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 측정한다. 측정된 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 분석한 결과 배치 사이즈와 초기 학습 율은 같은 비율로 반비례하게 값을 적용할 때가 이상적 이였으며 서로 다른 환경에서 각각의 학습 소요시간을 측정하는 것으로 배치 사이즈 값과 초기 학습 율에 따른 최적의 최대 학습 반복 횟수를 획득할 수 있었다.

A Study on the Implementation of Serious Game Learning Multiplication Table using Back Propagation Neural Network on Divided Interconnection Weights Table (분할 가중치 테이블 역전파 신경망을 이용한 구구단 학습 기능성 게임 제작에 관한 연구)

  • Lee, Kyong-Ho
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.14 no.10
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    • pp.233-240
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    • 2009
  • In this paper we made the serious game learning multiplication table to be evolved. The serious game is to induce the interest of the learner. This program has an interaction form which reflects the intention of the user and using this program a learner to learn the multiplication table as teacher's location are training a program that are seen as the abata and came to be that learner is smart. A study ability to be evolved used an back propagation neural networks. But we improved a study speed using divided weight table concept. The engine is studied perfectly in 60~80 times training. The learning rate increase to various non-monotonic functional form not to do a mechanical rise. And the learning rate is similar with the study ability of the human.

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Analysis of the Effect of Sincere Learning Attitudes on Academic Achievement in On-line Education (온라인 교육에서 성실한 학습 태도가 학업 성취도에 미치는 영향 분석)

  • Lee, Eunjoo;Jeong, Youngsik
    • Journal of The Korean Association of Information Education
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    • v.23 no.5
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    • pp.481-489
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    • 2019
  • In order to explore the learning attitude of the learners and the effects of conscious learning attitudes on academic achievement in On-line education system of open high school, we analyze the log data of 2,965 first graders who studied English, Math, Integrated Society and Integrated Science during the first semester of 2018. This study examines the learning status according to the learner's background variables, and analyzes the number of lessons per hour, learning progress rate, learning period, learning start month, and formative evaluation results for each class. In addition, to verify the effects of conscious learning attitude on academic achievement, skewness and kurtosis are calculated by using learning frequency values for each class. As a result, in almost all fields, the average number of lessons per class, study duration, progress rate, and grades, women are higher than men. In addition, the older ones are, the higher they are and the Seoul area is higher than the other area. The average learning period is 2~3 months, and the longer the learning period, the higher the formative evaluation score. Lastly, even though the number of learning is lower than that of learners who concentrate on a certain period of time, the formation scores of learners who learn consciously are higher.

능동적 학습을 위한 군집화 기반 복수 문의 예제 선정

  • Gang, Jae-Ho;Ryu, Gwang-Ryeol;Gwon, Hyeok-Cheol
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • pp.240-249
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    • 2005
  • 사용자 맞춤 서비스를 위하여 온라인상에서 사용자의 관심 분야를 파악하고자 하는 경우에는 적은 수의 훈련 예제로 효율적인 학습이 가능한 능동적 학습이 적절하다. 능동적 학습을 효과적으로 적용하기 위하여 사용자에게 문의할 가치가 높은 예제를 선정하는 것도 중요하지만, 사용자 편의를 위해서는 문의 횟수를 가능한 최소화하여야 한다. 문의 횟수를 줄이면서도 많은 수의 훈련 예제를 획득하기 위해서는 복수의 문의 예제들을 사용자에게 한꺼번에 제시하고 그 관심 여부를 표한하게 하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 능동적 학습 적용 시 사용자에게 문의할 가치가 높은 복수 문의 예제들을 효과적으로 선정하기 위하여 가중치 반영 군집화를 적용하는 방안을 제안한다. 본 제안 방안은 먼저 각 예제의 문의 예제로서의 가치를 파악하고 이를 가중치로 삼아 군집화를 수행하여 상대적으로 유사한 예제들의 집합을 구성한다. 이어서 생성된 각각의 군집에서 가장 보편적인 예제를 문의 예제로 선정하면 선정된 각각의 문의 예지는 문의할 가치가 높으면서 함께 문의하게 될 예제들은 서로 충분히 달라 학습에 보다 유용하게 사용할 수 있는 훈련 예제들을 얻을 수 있다. 문서 분류 문제를 대상으로 본 제안 방안을 실험한 결과, 단순히 문의 가치가 높은 복수의 예제들을 함께 문의할 예제들로 선정하는 방안에 비해 학습 성능이 뛰어났으며, 한 번에 문의하는 예제 수를 증가시키더라도 분류기의 성능 저하가 적음을 확인하였다.

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A study about the convergent effects of team interaction and team metacognition affecting a continuous participation in learning community of university (팀상호작용과 팀메타인지가 대학생 학습공동체 지속참여에 미치는 융복합적 영향)

  • Roh, Hye-Lan;Choi, Mi-Na
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.14 no.4
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    • pp.69-78
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    • 2016
  • The purpose of this study is to analyze convergent effects of team interaction and team metacognition of participants on a continuous participation in the university learning community. We developed 19 items of team interaction and 17 items of team metacognition through literature review. The subjects were 113 students who participated in learning community in A university. The results are as follows. First, team interaction level and team metacognition level can affect a continuous participation in learning community. The higher team interaction is and the lower team metacognition is, the higher continuous participation is. Second, among team interaction factors that affect a continuous participation in learning community, the more number of learning is and the more encouragement of one another is, the higher continuous participation is. But the less participation of members is, the less flow to learning is, and the less learning time is, the lower a continuous participation is. Third, among team metacognition factors that affect a continuous participation in learning community, the more number of learning is, the higher continuous participation is. But the more use of various learning tools is and the more learning time is, the lower continuous participation is. Based on these results, the convergent ways of support for continuous participation in the university learning community are as follows. First, supporting system is needed to induce students to experience the positive atmosphere of learning community by increasing number of learning to facilitate team interaction and urging them to encourage one another. Second, providing the effective utilization method is necessary for students to fully acknowledge the necessity and value of team metacognition activity.