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인코더-디코더 모델에서 잠재 벡터의 분류 성능 분석

저자
강규창, 배창석
학술지명
한국차세대컴퓨팅학회 논문지
출판/발행연도
2023
요약

본 연구는 인코더-디코더 모델에서 잠재 벡터의 분류 성능을 분석하여 비지도 학습 및 점진적 학습 적용 가능성을 탐색합니다. CNN 기반 오토인코더가 스택트 오토인코더보다 약 2% 높은 분류 정확도를 보였으며, 이는 CNN 기반 오토인코더의 잠재 벡터가 비지도 학습에 효과적으로 활용될 수 있음을 시사합니다.

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