• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.107-115
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• 2006

본 논문에서는 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘을 위한 새로운 클래스의 활성화 함수를 소개한다. 이 함수는 코사인으로 모듈화된 가우스 함수로서 편의상 이 활성화 함수를 코스가우스(CosGauss) 함수라고 칭하기로 한다. 이 함수는 기존의 시그모이드 함수(sigmoidal function), 하이퍼볼릭탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), 가우스 함수(gaussian function)에 비해서 등성이(ridge)를 더 많이 얻을 수 있다. 이러한 등성이들로 인하여 빠른 속도로 수렴하고 패턴인식 속도를 향상 시켜서 학습 능력을 향상시킬 수 있다. 캐스케이드 코릴레이션 네트워크에 이 활성화 함수를 사용하여 중요한 기준 문제(benchmark problem)의 하나인 이중나선 문제(two spirals problem)에 대하여 실험하여 다른 활성화 함수들과 결과 값을 비교하였다.