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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한동대학교 HanDong Global University |
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연구책임자 | 최희열 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100014117 |
과제고유번호 | 1345318504 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-09-18 |
키워드 | 딥러닝.학습 기술.Dropout.Attention.Representation.NMT. |
□ 연구개요
딥러닝은 여러 분야에서 높은 성능을 내고 있지만, 그 성능과 효과에 대한 정확한 설명이 부족하다. 본 과제에서는 딥러닝에서 사용되는 여러 가지 기술들에 대해 기존의 해석들을 재해석하여 새로운 알고리즘들을 제시한다.
□ 연구 목표대비 연구결과
본 과제의 연구계획서에 연구 목표는 딥러닝 기술을 재해석하고 새로운 학습 알고리즘을 제안하여 성능 향상하는 것이다. 본 과제에서 재해석을 통해 새로운 알고리즘을 제안하여 성능을 향상한 경우는 다음과 같다.
- Dropout 의 성능 향상 이유에 대한 재해
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