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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
손성호 (서울대학교) 김지섭 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제5호
발행연도
2018.5
수록면
251 - 255 (5page)
DOI
10.5626/KTCP.2018.24.5.251

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

베이지안 신경망을 이용한 순차적 다중작업 학습 최적화
손성호 ,  김지섭 ,  장병탁 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.05 학술저널

2017

베이지안 신경망을 이용한 순차적 다중작업 학습 최적화
손성호 ,  김지섭 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.06 학술대회자료

초록· 키워드

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인공지능의 활용성을 높이기 위해서는 다양한 종류의 작업을 순차적으로 학습할 수 있는 능력을 개발하는 것이 필수적이다. 그러나 기존의 신경망은 순차적 다중작업 학습 환경에서 이전에 학습했던 작업의 성능이 급격하게 떨어지는 단점을 가지고 있다. 베이지안 신경망은 각 연결 가중치를 확률분포에 대응시켜 체계적인 온라인 학습이 가능한 한편 모델의 데이터에 대한 불확실성을 계량할 수 있다. 본 연구에서는 베이지안 신경망을 이용하여 순차적 다중작업 학습 환경에서 새로운 작업에 대한 학습을 원활하게 수행함과 동시에 이전에 학습했던 작업에 대한 성능을 잘 유지하는 모델을 제시한다. 제시된 모델은 베이지안 역전파 기법을 이용해 계산한 가중치 분포 평균의 경사도에 사전분포의 표준편차를 곱한 것을 학습용 경사도로 이용한다.
#딥러닝 #가중치 불확실성 #베이지안 신경망 #순차적 다중작업 학습 #deep learning #weight uncertainty #Bayesian neural network #sequential multitask learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 학습 모델
3. 실험 결과 분석 및 논의
4. 결론
References

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
J. Kirkpatrick et al., Overcoming catastrophic forgetting in neural networks, Proc. of the National Academy of Sciences, 201611835, 2017. C. Blundell, J. Cornebise, K. Kavukcuoglu and D. Wierstra, Weight uncertainty in neural network, Proc. of The 32nd International Conference on Machine Learning, pp. 1613-1622, 2015. L. Yann, C. Corinna. (1998). The MNIST database of handwritten digits [Online] Available: http://yann. lecun.com/exdb/mnist/ (downloaded 2017, March) F. Li, R. Fergus and P. Perona, One-shot learning of object categories, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol. 28, No. 4, pp. 594-611, 2006. M. Opper, A bayesian approach to on-line learning, On-line learning in neural networks, pp. 363-378, Cambridge University Press, 1999.

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