• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.53-63
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• 2004

순환 케스케이드 코릴레이션(Recurrent Cascade Correlation(RCC))은 감독에 의하여 학습하는 알고리즘이고 네트워크의 크기와 형태는 자동으로 이루어진다. RCC는 새로운 은닉뉴런들이 한 충에 하나씩 순서대로 네트워크에 삽입되기 때문에 다층구조를 형성하고 2계(Second Order) RCC는 새로운 은닉뉴런들이 한 층에만 순서대로 생성되어 나열되므로 2층 구조를 형성한다. 따라서 이러한 은닉뉴런들끼리는 서로 연결하지 않는다. 이 논문에서는 RCC와 2계 RCC의 조합을 통한 RCC 네트워크의 일반화를 소개한다. 새로운 RCC 알고리즘은 은닉뉴런이 네트워크에 첨가될 때마다 네트워크가 수직성장 또는 수평성장을 해야 하는지를 스스로 결정한다. 또한 뉴런의 활성화를 위한 새로운 활성화함수를 소개하고 기존의 sigmoid, tanh 함수와 함께 사용하여 모스 벤치마크 문제에 관하여 실험하였다. 이러한 활성화 함수들을 사용한 RCC 네트워크의 일반화 실험에서 은닉뉴런의 숫자가 감소하였음을 알 수 있다.

• 한국가금학회지
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• 제17권2호
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• pp.101-107
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• 1990

본시험은 Canola 전지종실과 Canola 박 및 Canola 유의 유효에너지가(AM 및 TME)와 아미노산 이용을(TAAA)를 측정하기 위하여 실시하였다. 본시험에는 단관백색레그혼종(S.C.W.C.) 성계수탉이 실시되었으며, AME시험에서는 측정사료인Canola 전지증실, Canola 박 Canola 박＋유(60:40)을 30% 그리고 Canola 유를 10% 배합한 4종의 시험사료와 기초사료를 각각 자유채식시켰고 예비시험기간은 3일 채분기간은 4일이었다. TME와 TAAA시험에서는 Canola 전지종실과 Canola 박은 단-사료로, Canola 박＋유와 Canola 유는 각각 기초사료에 30%와 10%의 비율로 혼합하여 각각 1일 30g을 24시간의 절식기간 후에 강제투여(force feeding)하였고 48시간동안 전분을 채취하였다. 모든 에너지가는 질소정정 에너지가로 환산하였는데, Canola 전지종실, Canola 박, Canola 유 및 Canola ＋유의 AMEn가는 각각 4,485, 1,984. 8,275 및 5,655 kcal/kg이었고 TMEn가는 각각 4,577, 2,103, 8,487 및 5,630kcal/kg으로 측정되어 Canola 박＋유는 Canola 전지종실보다 높은 에너지가를 나타냈으며(P＜0.01), 전반적으로 Canola전지종실은 Canola 박보다 높은 TAAA가를 나타냈다.