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NTIS 바로가기주관연구기관 | 연세대학교 Yonsei University |
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연구책임자 | 이지민 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-06 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
등록번호 | TRKO202300006028 |
과제고유번호 | 1345349696 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축 |
DB 구축일자 | 2023-09-06 |
키워드 | 생성적 적대 신경망.행동-값 함수.강화학습.데이터 생성.GAN.action-value function.Reinforcement Learning.Data Generation. |
□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
전체 목표는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network : GAN)의 구조에서 가짜 데이터 생성 네트워크를 강화학습 (Reinforcement Learning)의 행동 값 네트워크(Action-Value Network)를 이용한 구조로 변경하여, 변경된 네트워크에 의해 생성된 가짜 데이터가 실제 마켓 데이터의 분포와 같도록 데이터를 생성 한다.
세부 목표는 생성적 적대 신경망의 구조에서 가짜 데이터를 생성 하는 방법에는 강화학습의 발전 단계에
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