모듈화된 웨이블렛 신경망의 적응 구조

본 논문에서는 F-투영과 기하학적인 성장 기준을 이용하여 모듈화된 웨이블렛 신경망(MWNN)의 적응구조를 설계하기 위한 성장과 소거 알고리즘을 제안한다. 기하학적인 성장 알고리즘은 지역 오차를 고려한 추정 에러 기준과 이미 존재하는 다른 웨이블렛 함수와 근사적인 직교성을 보장하도록 웨이블렛 함수를 배열할 수 있는 각도 기준으로 구성되어 있다. 이러한 기준은 망의 설계자가 설계자의 의도대로 MWNN을 구성할 수 있는 방법론을 제시한다. 제안한 성장 알고리즘은 모듈과 모듈의 크기를 성장시킨다. 또한 소거 알고리즘은 MWNN의 모듈에 사용되는 웨이블렛 신경망의 지역화 특성에 기인한 문제점을 극복하기 위해 구성된 MWNN에서 불필요한 모듈의 노드나 모듈을 제거한다. 제안한 MWNN의 적응 구조 설계 알고리즘을 1, 2차원 대상 함수에 적용하여 성능을 검증하였다.