코호넨 신경회로망의 학습속도 개선

본 논문에서는 Kohonen의 자기구성지도(Self-Organizing Feature Map)의 수렴도(convergence rate)를 향상 시킬 수 있는 방법을 제안한다. Kohonen의 신경망은 학습시 다수의 입력패턴을 필요로 하여 그에 따른 학습 시간 역시 증가하는 단점을 가지고 있다. 그러나 제안한 방법은 이웃관계(neighborhood relation)에 가우시안(Gaussian) 함수를 도입함에 있어 그 편차를 증가 시키고 폭을 학습횟수에 따라 감소 시켯으며 폭에 따른 신경망의 변화를 통하여 수렴도를 향상시켰다. 제안한 방법의 우수성을 해석적인 방법과 실험적인 방법으로 다른 연구과 비교 하였다.