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입자군집최적화 알고리즘을 이용한 다층퍼셉트론의 파라미터 학습 성능 개선 가능성에 관한 연구

원문정보

A study on the possibility of improving the parameter learning performance of the multilayer perceptron using the particle swarm optimization algorithm

김근환, 백승재, 이석진, 이동화

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초록

영어

In this paper, a study was conducted on the methodology for learning the parameters of a neural network using an evolutionary algorithm such as a particle swarm optimization algorithm. The possibility of using the particle swarm optimization algorithm for deep learning was analyzed, and various methods were considered for practical use.

목차

Abstract
Introduction
Particle Swarm Optimization
Alternative Parameter Training of Deep Learning Architecture using Particle Swarm Optimization
Acknowledgments
Conclusion
References

저자정보

  • 김근환 경북대학교 전자전기공학부
  • 백승재 경북대학교 전자전기공학부
  • 이석진 경북대학교 전자전기공학부
  • 이동화 대구대학교 ICT융합학부

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