公开(公告)号：KR1019970017000A

公开(公告)日：1997-04-28

申请号：KR1019950030291

申请日：1995-09-15

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 오상훈

IPC: G06T1/00

Abstract: 본 발명은 다층퍼셉트론 신경회로망의 N비트 데이타 표현에 의한 학습방법에 관한 것으로서, 종래 디지탈 학습에서의 데이타는 정량화에 의해 큰 숫자와 작은 숫자가 언드플로우 및 오보플로우를 발생하고, 곱셈연산에서 항상 N비트 절단이 동반되는 제약으로 인해 데이타 표현 비트의 크기가 커야 했던 문제점을 해결하기 위해 다층퍼셉트론의 N비트 디지탈 학습시 전방향 및 역방향 계산에서 가중치합의 계산이 2N비트 데이타 정밀도를 가지게 하고, 다층퍼셉트론의 전방향 계산에서 2N비트 데이타 정밀도에 의한 가중치 합 결과를 시그모이드비선형 변환을 위하여 N비트 데이타로 표현할 때, N비트 표현의 최대값을 시그모이드의 포화영역에 해당하는 값으로 설정하고, 다층퍼셉트론의 역방향 계산에서 2N비트 데이타 정밀도에 의한 가중치 합 결과를 N 트 데이타로 표현할 때, N비트 표현의 최대값을 2N 비트로 표현된 최대값 보사 상대적으로 작게 설정하고, 학습 초기의 가중치 표현 범위를 작게 하고서 학습의 진행에 따라 가중치의 일정비율이 최대치에 도달하면 가중치의 범위를 확장시키는 학습방법을 수행함으로써, 8비트 디지탈 학습성능을 16비트 디지탈 학습성능만큼 향상시킬 수가 있는 것이다.