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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.9
- 수록면
- 1,155 - 1,167 (13page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2018.29.5.1155
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대립생성망(generative adversarial networks, GAN)은 실제 자료와 유사한 자료를 만들어주는 생성형 딥러닝(generative deep learning) 모형이다. 2014년에 발표된 이래로 많은 파생 모형들이 개발되어 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 성능이 우수하다고 평가된 파생 GAN들을 요약 및 정리하고 성능을 비교하였다. 그리고 GAN의 입력 잠재공간 (input latent space)의 적절한 차원크기를 추정하고 생성자료의 품질을 평가하는 프레쳇 인셉션 거리 (Fréchet Inception distance, FID)와 인셉션 점수(Inception score)의 적절성도 평가하였다. 실험결과 GAN-NS와 LSGAN이 안정적으로 우수한 성능을 보였으며 FID가 더 좋은 측도로 평가되었다. 그리고 잠재공간은 10차원에서도 전형적인 100차원과 차이가 없는 좋은 결과를 보였다.
목차
요약
1. 서론
2. GAN
3. 분석 및 결과
4. 결론 및 제언
References
Abstract
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
[기타자료] - Arjovsky, M. / 2017 / Wasserstein GAN
[학술대회논문] - Barratt, S. / 2018 / A note on the Inception score / Proc. ICML 2018 Workshop on Theoretical Foundations and Applications of Deep Generative Models
[기타자료] - Berthelot, D. / 2017 / Began: Boundary equilibrium generative adversarial networks
[학술대회논문] - Deng, J. / 2009 / Imagenet: A large-scale hierarchical image database / 2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 248 ~ 255
[학술대회논문] - Goodfellow, I. / 2014 / Generative adversarial nets / Advances in Neural Information Processing Systems : 2672 ~ 2680
[학술대회논문] - Barratt, S. / 2018 / A note on the Inception score / Proc. ICML 2018 Workshop on Theoretical Foundations and Applications of Deep Generative Models
[기타자료] - Berthelot, D. / 2017 / Began: Boundary equilibrium generative adversarial networks
[학술대회논문] - Deng, J. / 2009 / Imagenet: A large-scale hierarchical image database / 2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 248 ~ 255
[학술대회논문] - Goodfellow, I. / 2014 / Generative adversarial nets / Advances in Neural Information Processing Systems : 2672 ~ 2680
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