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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제5호
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 231 - 237 (7page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2020.26.5.231
이용수
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본 논문은 국내 대학 최초의 오픈소스 딥러닝 프레임워크 WICWIU(위큐)가 2018년 공개된 이후 1년 동안 개선된 내용을 소개한다. 합성곱 신경망(convolution neural networks, CNN)에 중점을 둔 WICWIU.v1의 기능 외에 생성적 적대 신경망(generative adversarial networks, GAN)과 척도 학습(metric learning)을 지원하기 위한 기능들이 추가되었다. WICWIU.v2는 Vanilla GAN이나 DCGAN과 같은 기본적인 GAN 모델뿐 아니라 WGAN, BEGAN 등 다양한 고급 GAN 모델들을 구현할 수 있는 클래스와 함수들을 제공한다. 또한, 삼중항 손실 함수와 양성 및 음성 샘플링이 가능한 데이터 로더 등 척도학습을 위한 기능들은 원샷 학습, 또는 메타 학습 알고리즘의 구현에 유용하다. WICWIU.v2는 GitHub에서 다운로드 가능하며 연구 및 상용 소프트웨어 개발에 자유롭게 활용할 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 설계 목표 및 접근 방법
3. WICWIU.v2에 추가된 주요 클래스
4. WICWIU의 설치 및 사용
5. 생성적 적대 신경망 및 척도 학습 기능에 대한 검증 실험
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
C. Park, J. Kim, Y. Kee, J. Kim, S. Yoon, E. Choi, and I. Kim, C++ based General-purpose Open Source Deep Learning Framework, WICWIU, Journal of KIISE, Vol. 46, No. 3, pp. 254-260, 2019. (in Korean)
I. J. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio, Generative adversarial Nets, Advances in Neural Information Processing Systems 27, pp. 2672-2680, Curran Associates, Inc., 2014.
A. Radford, L. Metz, and S. Chintala, Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks, CoRR, abs/1511. 06434, 2015.
M. Arjovsky, S. Chintala, and L. Bottou, Wasserstein Generative Adversarial Networks, Proc. of the 34th International Conference on Machine Learning, PMLR 70, pp. 214-223, 2017.
B. David, T. Schumm, and L. Metz, BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks, CoRR, abs/1703.10717, 2017.
I. J. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio, Generative adversarial Nets, Advances in Neural Information Processing Systems 27, pp. 2672-2680, Curran Associates, Inc., 2014.
A. Radford, L. Metz, and S. Chintala, Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks, CoRR, abs/1511. 06434, 2015.
M. Arjovsky, S. Chintala, and L. Bottou, Wasserstein Generative Adversarial Networks, Proc. of the 34th International Conference on Machine Learning, PMLR 70, pp. 214-223, 2017.
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