초록
본 논문은 Long Short-term Memory 순환 신경망이 단순히 한 데이터 포인트씩 예측하는 방식으로 장기 구조를 가진 복잡한 시퀀스를 생성할 수 있는 방법을 보여줍니다. 이 접근법은 텍스트(데이터가 이산형인 경우)와 온라인 필기체(데이터가 실수형인 경우)에 대해 시연됩니다. 이후, 네트워크가 텍스트 시퀀스에 기반하여 예측을 조건부로 수행하도록 하여 필기체 합성을 확장합니다. 결과적으로 생성된 시스템은 다양한 스타일에서 매우 사실적인 연필체 필기를 생성할 수 있습니다.