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학술대회자료
저자정보
허무지 (엔사이크) 진훈 (엔사이크)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2020.11
수록면
688 - 691 (4page)

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텍스트 데이터는 현실에서 흔히 사용하지만 역전파가 어려워 GAN 알고리즘이 개발된 이후, 한동안 데이터 증폭을 위한 연구가 활발하게 이루어지지 못했다. 머신러닝 분류 문제에서 학습 데이터의 부족함과 클래스 간 데이터의 편중은 해결이 필요하다. 본 논문은 지난 학습 데이터 기반의 다음의 학습 레벨을 예측하기 위해 GAN을 활용하여 원 데이터와 동일한 형태와 클래스 편중 문제 해결을 위해 증폭한 실험을 수행하였다. 분석 결과를 통해 텍스트 기반의 소규모 학습 데이터 증폭 과정에서 GAN은 안정적으로 데이터를 증폭하고 예측에 활용될 수 있음이 확인되었다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 구현
Ⅴ. 토의
Ⅵ. 결론
참고문헌

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