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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 2,319 - 2,326 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.12.2319
이용수
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최근 들어 비지도 학습(unsupervised learning)은 다양한 분야에서 연구되고 적용되며 많은 주목을 받고 있다. 그리고 다양한 비지도 학습 방법 중 최근 긍정적인 샘플(positive samples)과 부정적인 샘플(negative samples)간의 유사성과 비 유사성을 학습하는 대조 학습(contrastive learning)을 이용한 사전 학습(pretraining) 방법이 많은 관심을 받으며 연구되고 있다. 이러한 사전 학습 방법은 컴퓨터 비전 등의 분야에서 지도 학습시 데이터의 부족이나 새로운 데이터가 주어졌을 때 정확도 감소 등의 문제를 해결하기 위해 연구되고 있다. 본 논문에서는 관련 연구에서 우수한 성과를 내며 주요 핵심기술로 부상하고 있는 대조 학습 기반 사전 학습과 생성 모델(generative model)을 결합하는 문제를 탐구한다. 보다 구체적으로, 우리는 고차원 센서 데이터 특징을 저차원 잠재 공간(latent space)에서 보다 더 효과적으로 특성화하는 저차원 잠재 공간 궤적을 생성할 수 있는 결합 절차를 제시한다. 또한 스마트폰 센서를 사용하여 휴먼 모션을 다루는 실험을 수행했는데, 이 실험 결과는 대조 학습 기반 사전 학습과 생성 모델의 의미있는 시너지 효과를 보여준다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (20)
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M. G. Azar, B. Piot, B. A. Pires, J. B. Grill, F. Altché, and R. Munos, “World discovery models,” arXiv preprint arXiv:1902.07685, 2019.
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A. V. D. Oord, Y. Li, and O. Vinyals, “Representation learning with contrastive predictive coding,” arXiv preprint arXiv: 1807.03748, 2018.
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