가변 학습을 적용한 퍼지 ART 신경망의 패턴 인식 능력 향상 (Improvement of Pattern Recognition Capacity of the Fuzzy ART with the Variable Learning)

서지정보

· 발행기관 : 한국통신학회
· 수록지 정보 : 한국통신학회논문지B / 38권 / 12호 / 954 ~ 961페이지
· 저자명 : 이창주, 손병희, 홍희식

초록

본 논문은 퍼지ART의 학습 방법의 하나인 FCSR(Fast Commit Slow Recode)에서 패턴 인식을 향상시키기 위해 가변 학습을 이용하는 새로운 학습방법을 제안하였다. 기존의 학습 방법은 연결 강도(대표패턴)의 갱신에 고정된 학습률이 사용된다. 이 방법은 같은 카테고리 내의 입력패턴과 대표패턴의 유사성의 정도와 관계없이 고정된학습률로 연결 강도를 갱신한다. 이 경우 카테고리 경계에 있는 유사성이 낮은 입력패턴이 연결강도의 갱신에 크게 영향을 주게 된다. 따라서 잡음 환경에서 이것은 불필요한 카테고리 증식의 원인이 되고, 패턴 인식 능력을 낮추는 문제가 된다. 제안된 방법에서는 대표 패턴과 입력 패턴 사이에 유사성이 적을수록 연결강도의 갱신에 입력패턴의 기여를 낮추어간다. 그 결과 잡음환경에서 퍼지 ART의 불필요한 카테고리 증식을 억제하였고, 패턴 인식능력을 향상시켰다.

영어초록

In this paper, we propose a new learning method using a variable learning to improve pattern recognition inthe FCSR(Fast Commit Slow Recode) learning method of the Fuzzy ART. Traditional learning methods have useda fixed learning rate in updating weight vector(representative pattern). In the traditional method, the weight vectorwill be updated with a fixed learning rate regardless of the degree of similarity of the input pattern and therepresentative pattern in the category. In this case, the updated weight vector is greatly influenced from the inputpattern where it is on the boundary of the category. Thus, in noisy environments, this method has a problem inincreasing unnecessary categories and reducing pattern recognition capacity. In the proposed method, the lowersimilarity between the representative pattern and input pattern is, the lower input pattern contributes for updatingweight vector. As a result, this results in suppressing the unnecessary category proliferation and improving patternrecognition capacity of the Fuzzy ART in noisy environments.

참고자료

· 없음