• 제목/요약/키워드: 파라메트릭

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파라메트릭 활성함수를 이용한 심층신경망의 성능향상 방법 (Performance Improvement Method of Deep Neural Network Using Parametric Activation Functions)

  • 공나영;고선우
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.616-625
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    • 2021
  • 심층신경망은 임의의 함수를 근사화하는 방법으로 선형모델로 근사화한 후에 비선형 활성함수를 이용하여 추가적 근사화를 반복하는 근사화 방법이다. 이 과정에서 근사화의 성능 평가 방법은 손실함수를 이용한다. 기존 심층학습방법에서는 선형근사화 과정에서 손실함수를 고려한 근사화를 실행하고 있지만 활성함수를 사용하는 비선형 근사화 단계에서는 손실함수의 감소와 관계가 없는 비선형변환을 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존의 활성함수에 활성함수의 크기를 변화시킬 수 있는 크기 파라메터와 활성함수의 위치를 변화시킬 수 있는 위치 파라미터를 도입한 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 파라메트릭 활성함수를 도입함으로써 활성함수를 이용한 비선형 근사화의 성능을 개선시킬 수 있다. 각 은닉층에서 크기와 위치 파라미터들은 역전파 과정에서 파라미터들에 대한 손실함수의 1차 미분계수를 이용한 학습과정을 통해 손실함수 값을 최소화시키는 파라미터를 결정함으로써 심층신경망의 성능을 향상시킬 수 있다. MNIST 분류 문제와 XOR 문제를 통하여 파라메트릭 활성함수가 기존의 활성함수에 비해 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.

중적외선 광 파라메트릭 발진기를 이용한 중적외선 분광기 성능 평가 (Performance Evaluation of Mid-IR Spectrometers by Using a Mid-IR Tunable Optical Parametric Oscillator)

  • 남희진;김승관;배인호;최영준;고재현
    • 한국광학회지
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    • 제30권4호
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    • pp.154-158
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    • 2019
  • 기존에 개발되었던 광 파라메트릭 발진기를 이용해 중적외선 분광기의 성능 평가 장치를 구축하였다. 사용된 중적외선 광 파라메트릭 발진기는 파장 1064 nm의 연속파 레이저로 펌핑되는 fan-out형 MgO-doped periodically poled lithium niobate (MgO:PPLN) 비선형 결정을 사용하여 파장가변 영역이$ 2.5{\sim}3.6{\mu}m$인 공중심 공진기 구조를 가지고 있다. 이 광 파라메트릭 발진기에 중적외선용 적분구 및 푸리에 변환 적외선 광 스펙트럼 분석기를 결합하여 중적외선 분광기 성능평가 장치를 구축하였다. 구축된 평가장치를 국내에서 개발한 중적외선용 분광기에 적용, 성능 평가를 진행함으로써 본 평가 장치를 분광기의 파장 분해능, 신호대잡음비, 분광 떠돌이광 등의 성능을 평가하는데 활용할 수 있음을 보였다.