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J-GLOBAL ID：202102286484041441   整理番号：21A0232507

多条件GANに基づくカスタム化駐車データ生成【JST・京大機械翻訳】

Customized Parking Data Generation based on Multi-conditional GAN

著者 (3件)： Zhang Junnan (China University of Petroleum,College of Information Science and Engineering,Beijing,China,102249) ,  Zhu Mingda (China University of Petroleum,College of Information Science and Engineering,Beijing,China,102249) ,  Peng Lei (Shenzhen Institutes of Advanced Technology,Chinese Academy of Sciences,Shenzhen,Guangdong Province,China,518055)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ITSC  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 駐車データは空間時間特性と周辺社会事象により影響を受けやすく,駐車データの潜在特徴は,時系列駐車データのみを与えられた場合,GANによって学習するのが困難であった。したがって,高品質で望ましいデータを作り出すことは不可能である。本論文では,駐車データサンプルに関連する外部カスタマイズ拡張可能条件を導入することによって,生成プロセスを洗練し,生成品質を最適化するために,MCGANと名付けた多条件GANを提案した。MCGANの条件テンソルの形でのこれらの条件は,ネットワークが各定義条件によって導入された特徴を学習し,再生し,それらを後期生成プロセスに組み合わせ,より良い結果を達成するのを助けることができる。実験により,MCGANの作動プロセスはGANsとは大きく異なるが,出力期待値がより具体的に与えられた場合,発生品質は大幅に改善されることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  テンソル ,  ネットワーク ,  *駐車 ,  期待値 ,  カスタム化
準シソーラス用語： 高品質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： GaN ,  カスタム化 ,  駐車 ,  データ生成