DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김건형 | ko |
dc.contributor.author | 서석인 | ko |
dc.contributor.author | 김신형 | ko |
dc.contributor.author | 김기응 | ko |
dc.date.accessioned | 2021-03-09T00:50:12Z | - |
dc.date.available | 2021-03-09T00:50:12Z | - |
dc.date.created | 2021-03-03 | - |
dc.date.created | 2021-03-03 | - |
dc.date.created | 2021-03-03 | - |
dc.date.issued | 2020-02 | - |
dc.identifier.citation | 정보과학회논문지, v.47, no.2, pp.189 - 194 | - |
dc.identifier.issn | 2383-630X | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/281401 | - |
dc.description.abstract | 순차적 데이터(sequential data)를 위한 생성모델(generative model) 학습을 위해서 순환신경망(RNN; recurrent neural network) 기반의 모델들이 제안되고 있는 가운데, 순환신경망에 변분오토인코더(VAE; variational autoencoder) 의 요소를 도입하여 복잡한 순차적 데이터 분포를 표현 가능하게 하는 변분적 순환신경망(VRNN; variational recurrent neural network)이 제시된 바 있다. 한편, 최근 셀프어텐션(self-attention) 기반의 메모리 구조를 RNN에 도입하여 입력 간의 관계를 고려할 수 있는 구조를 가진 관계적 메모리 코어(RMC; relational memory core)가 제안되어 순차적 데이터 처리에 있어서 성능을 높인 바 있다. 이 논문에서는 관계적 메모리 코어 구조를 VRNN에 도입해 순차적 입력데이터들 간에 한층 심화된 관계적 추론을 가능하게 하는 모델인 변분-관계적 메모리 코어(VRMC; varitional relational memory core)를 제안한다. 또한, 음악생성 데이터 기반의 실험을 통해 기존 VRNN보다 비해 성능이 나아짐을 보이고 이를 통해 본 연구에서 제시한 모델이 순차적 데이터를 모델링하는 데 있어서 더 효과적임을 보이려 한다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 관계적 메모리 코어 구조를 적용한 변분적 순환신경망 | - |
dc.title.alternative | Variational Recurrent Neural Networks with Relational Memory Core Architectures | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.citation.volume | 47 | - |
dc.citation.issue | 2 | - |
dc.citation.beginningpage | 189 | - |
dc.citation.endingpage | 194 | - |
dc.citation.publicationname | 정보과학회논문지 | - |
dc.identifier.doi | 10.5626/JOK.2020.47.2.189 | - |
dc.identifier.kciid | ART002557259 | - |
dc.contributor.localauthor | 김기응 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 김신형 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.subject.keywordAuthor | 순환신경망 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 관계적 메모리 코어 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 변분 추론 | - |
dc.subject.keywordAuthor | recurrent neural networks | - |
dc.subject.keywordAuthor | relational memory core | - |
dc.subject.keywordAuthor | variational inference | - |
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