연구동향 분석
홈
알림
이용안내
오류접수
API
서비스소개
인기 연구 키워드 :
인기 활용 키워드 :
인코더-디코더 모델에서 잠재 벡터의 분류 성능 분석
강규창
배창석
2023년
활용도 Analysis
논문 Analysis
연구자 Analysis
활용도 Analysis
논문 Analysis
연구자 Analysis
활용도
공유도
영향력
논문상세정보
저자
강규창
배창석
제어번호
108573537
학술지명
한국차세대컴퓨팅학회 논문지
권호사항
Vol. 19 No. 2 [ 2023 ]
발행처
한국차세대컴퓨팅학회
자료유형
학술저널
수록면
7-23 ( 17쪽)
언어
Korean
출판년도
2023
등재정보
KCI등재
판매처
주제어
Auto-encoder
decoder
encoder
latent vector
unsupervised-learning
디코더
비지도 학습
오토인코더
인코더
잠재 벡터
참고문헌( 0)
유사주제 논문( 278)
auto-encoder 88건
비지도 학습 72건
오토인코더 58건
unsupervised-learning 42건
decoder 7건
encoder 5건
인코더 2건
잠재 벡터 2건
latent vector 1건
디코더 1건
인용/피인용
인코더-디코더 모델에서 잠재 벡터의 분류 성능 분석
' 인코더-디코더 모델에서 잠재 벡터의 분류 성능 분석' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 요약
주제
auto-encoder
decoder
encoder
latent vector
unsupervised-learning
디코더
비지도 학습
오토인코더
인코더
잠재 벡터
동일주제 총논문수
논문피인용 총횟수
주제별 논문영향력의 평균
288
0
0.0%
자세히
주제별 논문영향력
논문영향력
주제
주제별 논문수
주제별 피인용횟수
주제별 논문영향력
주제어
auto-encoder
89
0
0.0%
decoder
8
0
0.0%
encoder
6
0
0.0%
latent vector
2
0
0.0%
unsupervised-learning
43
0
0.0%
디코더
2
0
0.0%
비지도 학습
73
0
0.0%
오토인코더
59
0
0.0%
인코더
3
0
0.0%
잠재 벡터
3
0
0.0%
계
288
0
0.0%
* 다른 주제어 보유 논문에서 피인용된 횟수
0
닫기