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Poster Session 1 AI : 영상 분석
히스토그램 거리를 이용한 f-GAN 의 분포 간 거리 비교
Comparison of distances between distributions in f-GAN using Histogram distance
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2023 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2023.06)바로가기
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- 페이지
- pp.90-93
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A433518
원문정보
초록
- 한국어
- 최근 생성 모델의 연구가 활발히 진행되면서 학습의 안정화를 증진시키는 연구를 필요로 하고 있다. 학습의 안정화 증진을 위해 학습 구조의 변화와 손실 함수의 변형의 방법이 존재하고 본 논문에서는 손실 함수의 변형을 통해 학습 안정화 방법을 보였다. 기존의 생성 모델의 학습 방식인 분포 간의 비교에서 히스토그램 분포로 변환 후 분포 간의 거리를 히스토그램 거리로 비교하는 방법을 제시한다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련연구
2.1. GAN
2.2. WGAN
2.3. f-GAN
3. 실험방법
3.1. 데이터셋 및 실험 환경
4. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌
키워드
GAN f-GAN 히스토그램저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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