오류 역전파 학습법1 BP(Backpropagation)를 이용한 XOR 학습 선형 분리가 불가능한 문제를 해결하기 위한 다층 신경망 모델 중 델타 학습법의 일종인 오류 역전파 학습법 즉, BP 알고리즘을 이용하여 XOR 문제 학습. 첨부한 소스는 벡터 크기, 은닉층 뉴런 수, 출력층의 개수를 조절하기 위해 현재 버전에서는 조금 복잡한(지저분한) 형태로 구성되어 있음. 본 학습에서, 학습률은 1, 최대 출력오차는 0.01로 설정 은닉층 뉴런의 수 p는 1989년 G. Mirchandini와 W. Cao가 제안한 방법을 일반적으로 사용하며, p = log2M 을 이용하여 구함 이때 M은 선형 분리 가능한 영역의 최대 수를 의미 활성화 함수는 단극성 시그모이드 함수 사용 초기 연결 강도를 설정하는 것이 중요한데, 이를 잘못 설정하면 학습이 제대로 이루어지지 않은 상태에서 Local .. 2010. 4. 28. 이전 1 다음