Separate Learning Algorithm of Two-Layered Networks with Target Values of Hidden Nodes

은닉노드의 목표 값을 가진 2개 층 신경망의 분리학습 알고리즘

BP 알고리즘은 지역 최소점이나 고원 문제와 같은 수렴 실패문제와 학습 속도가 느리다고 알려져 있다. 이제까지 알려진 BP 알고리즘의 대체 방법들은 수렴 속도와 인자에 따른 수렴의 안정성에 대한 불균형을 해소하는데 치중했다. 기존의 전통적인 BP 알고리즘에서 발생하는 위와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 적은 용량의 저장 공간만을 요구하며 수렴이 빠르고 상대적으로 안정성이 보장되는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 상위연결(upper connections), 은닉층-출력층(hidden to output), 하위연결(lower connections), 입력층-은닉층(input to hidden)에 대해 개별적으로 훈련을 시키는 분리 학습방법을 적용한다.