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Durability of Affordable Neural Networks against Damaging Neurons 손상 뉴런에 대한 저렴한 신경망의 내구성

Yoko UWATE, Yoshifumi NISHIO, Ruedi STOOP

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요약 :

내구성은 불완전한 조건에서도 장치가 제대로 작동할 수 있는 능력을 나타냅니다. 우리는 최근 AfNN(Affordable Neural Network)이라는 새로운 신경망 구조를 제안했습니다. 여기서는 은닉층의 저렴한 뉴런을 인간의 뇌 기능에서 관찰되는 견고성 특성을 담당하는 요소로 간주합니다. 앞서 우리는 AfNN이 여전히 일반화하고 학습할 수 있다는 것을 보여주었지만, 여기서는 이러한 네트워크가 학습 프로세스가 종료된 후에 발생하는 손상에 대해 강력하다는 것을 보여줍니다. 결과는 AfNN이 내구성이라는 중요한 특징을 구현한다는 견해를 뒷받침합니다. 우리의 기여에서 우리는 학습 과정 후에 숨겨진 계층의 일부 뉴런이 손상되었을 때 AfNN의 내구성을 조사했습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E92-A No.2 pp.585-593
발행일
2009/02/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E92.A.585
원고의 종류
PAPER
범주
신경망과 생명공학

작성자

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