17일 전

하이퍼볼릭 생성 적대 신경망

Diego Lazcano, Nicolás Fredes, Werner Creixell
하이퍼볼릭 생성 적대 신경망
초록

최근 비유클리드 딥러닝의 맥락에서 쌍곡 공간(Hyperbolic Spaces)이 계층적 데이터를 효과적으로 표현할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 본 연구에서는 GAN 아키텍처 내에서 이미지 데이터에 내재된 계층적 특성을 활용하기 위해 쌍곡 신경망(Hyperbolic Neural Networks)을 적용할 수 있음을 제안한다. 본 연구에서는 GAN, CGAN, WGAN 아키텍처에 전결합형 쌍곡층(Fully Connected Hyperbolic Layers)을 다양한 구성으로 도입하여 각각 HGAN, HCGAN, HWGAN이라고 명명한 모델을 제안하고 평가한다. 평가 결과는 MNIST 데이터셋을 기반으로 Inception Score(IS) 및 Fréchet Inception Distance(FID)를 사용하여 측정하였다. 실험 결과, 구성 방식과 공간 곡률에 따라 제안된 각 쌍곡 버전 모델이 해당되는 유클리드 대응 모델보다 더 우수한 성능을 보였다.

하이퍼볼릭 생성 적대 신경망 | 최신 연구 논문 | HyperAI초신경