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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 826 - 827 (2page)
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공장에서 생산된 제품의 정상 상태와 이상 상태를 구분하기 위해 Autoencoder를 사용한 비지도 학습에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 비지도 학습은 데이터 수집에 필요한 시간과 비용을 크게 줄일 수 있다는 장점이 있으나, 일반적으로 비정상 데이터를 학습하지 않기 때문에 지도 학습 기반의 이상 탐지보다는 정확도가 낮은 편이다. 비지도 학습의 성능을 높이기 위해 본 논문에서는 Autoencoder를 사용하여 CE(Cross Entropy), M^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10587183');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
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