하이브리드 메타휴리스틱 알고리즘을 이용한 인공 신경망의 가중치를 최적화하는 방법 및 장치 (등록)
Published in 등록, 2024
본 발명은 전자 장치가 메타휴리스틱을 이용한 인공 신경망의 가중치 해를 최적화하는 방법 및 이를 수행하는 전자 장치에 관한 것이다. 일 실시 예에 의하면 전자 장치가 메타휴리스틱을 이용한 인공 신경망의 가중치 해를 최적화하는 방법은 상기 인공 신경망 내 레이어들 및 상기 레이어들 간의 연결 강도에 관한 가중치 해의 적합도에 기초하여 초기 탐색 파라미터들을 결정하는 단계; 상기 초기 탐색 파라미터들에 기초하여 입자 무리 최적화 알고리즘(Particle Swarm Optimization, PSO) 및 회색 늑대 최적화 알고리즘(Grey Wolf Optimization, GWO)중 하나를 이용함으로써, 상기 가중치 해의 위치를 탐색 및 갱신하는 단계; 상기 탐색 및 갱신된 가중치 해를 평가하는 단계; 및 상기 평가 결과에 기초하여 갱신된 가중치 해를 출 력하는 단계; 를 포함할 수 있다.
Recommended citation: 고광종, 허재석, "하이브리드 메타휴리스틱 알고리즘을 이용한 인공 신경망의 가중치를 최적화하는 방법 및 장치", 출원번호: 10-2021-0148902, 2021.11.02 출원, 등록번호: 10-2743464, 2024.12.11 등록
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