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NTIS 바로가기주관연구기관 | 충남대학교 Chungnam National University |
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연구책임자 | 김동일 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300009649 |
과제고유번호 | 1711161322 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-04 |
키워드 | 설명 가능한 인공지능.딥러닝.신경망.생성모델.응용.eXplainable AI.Deep learning.Neural networks.Generative model.Applications. |
□ 연구개요
본 연구에서는 범용 신경망을 이용한 딥러닝 모델을 위한 설명 가능한 구조 및 학습 방법론을 연구하였음. 그에 대한 세부 내용으로 아래와 같은 연구를 진행하였음
1. 설명 가능한 딥러닝 구조: 설명 가능한 딥러닝 구조를 가진 NATM 개발
2. 학습 방법론: 학습 데이터 부족 시 활용 가능한 생성 모델 OBGAN 개발
3. 실제 문제 적용: 제조, 추천시스템, 헬스케어 문제에 대한 딥러닝 모델 적용
□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구의 주요 연구 성과는 다음과 같음
1. 범용
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