Learning RBF Neural Networks by Active Data Selection

능동적인 데이터 선택에 의한 RBF 신경망의 학습

본 논문에서는 데이터를 능동적으로 선택하고, 그 데이터에 맞추어 RBF 은닉 뉴런을 증가시키는 신경망을 제안한다. 현재의 신경망에 대해서 가장 학습이 어려운 데이터를 선택해서 신경망을 학습하고, 학습한 신경망에 대해서 다시 에러가 가장 큰 데이터를 뽑아서 학습시키는 과정을 반복한다. 5개의 실세계 데이터에 대해 실험을 해보고, Platt이 제안한 RAN과 성능을 비교한다. 점진적으로 임계 데이터를 선택해서 학습을 함으로써, 전체 데이터를 다 사용하지도 않고도, 전체 데이터를 다 사용한 경우와 비슷한 성능을 보임을 실험을 통해서 알 수 있다.