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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 239 - 246 (8page)
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최근에 제안된 WGAN(Wasserstein generative adversarial network)의 등장으로 GAN(generative adversarial network)의 고질적인 문제인 까다롭고 불안정한 학습과정이 다소 개선되기는 하였으나 여전히 수렴이 안되거나 자연스럽지 못한 출력물을 생성하는 등의 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분별기가 실제 데이터 확률분포를 보다 정확히 추정할 수 있도록 표본화 과정을 개선하는 동시에 분별기 함수의 립쉬츠 연속조건을 안정적으로 유지시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 제안 기법의 특성을 분석하고 성능을 확인한다.
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I. Goodfellow / 2014 / Generative adversarial nets / Advances in Neural Information Procesing
D.P. Kingma / 2014 / Auto-encoding variational bayes / Proceedings of the International Conference on Learning Representations(ICLR)
A. Radford / 2016 / Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks / arXiv:1511.06434v2 [cs.LG]
M. Arjovsky / 2017 / Wasserstein gan / arXiv:1701.07875v3 [stat.ML]
M. Arjovsky / 2017 / Towards principled methods for training generative adversarial networks / arXiv:1701.04862v1 [stat, ML]
D.P. Kingma / 2014 / Auto-encoding variational bayes / Proceedings of the International Conference on Learning Representations(ICLR)
A. Radford / 2016 / Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks / arXiv:1511.06434v2 [cs.LG]
M. Arjovsky / 2017 / Wasserstein gan / arXiv:1701.07875v3 [stat.ML]
M. Arjovsky / 2017 / Towards principled methods for training generative adversarial networks / arXiv:1701.04862v1 [stat, ML]
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