과제명 : 신경네트워크의 수학적 방법과 그 응용

분석구분

미래유망기술분석

과제수행자

김*기

분석일

2008-02-29 00:00:00.0

기술산업분류

전기·전자,정보통신

작성기관

한국과학기술정보연구원

키워드

신경네트워크  수학적 해법  

과학기술표준분류

내용

이 연구는 한국과학기술원에서 계량정보분석법을 통하여 도출한 연구 영역 클러스터에서 선정된 미래 유망기술의 주제인 “신경네트워크의 수학적방법과 그 응용”에 대한 내용을 분석한 것이다.
신경네트워크의 수학적 해법의 대한 연구는 수학 이론보다는 대부분 네트워크의 구조에 영향을 받는다. 신경 네트워크의 효율성이나 해 수렴의 정도는 유닛의 수와 접속 방법, 계층의 수, 자료의 접속, 각 접속에서의 가중치, 출력 데이터와 입력 데이터의 오차 수정 또는 예상 출력에서의 오류 최소화의 이론 등은 비교적 간단한 수학적 모델이다. 따라서 수학적 해법의 연구는 주로 신경 네트워크의 학습방법과 해의 존재성과 안정성에 대한 연구로 귀결된다.
여기서는 최근의 연구가 많이 되고 있는 신경 네트워크 가운데 셀률러(cellular) 신경네트워크, Hopfield 신경네트워크, 카오스(chaos) 신경네트워크 및 Cohen-Grossberg 신경네트워크에 대한 해의 존재성과 안정성에 대한 연구 방향을 개관한다.

분석물

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