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J-GLOBAL ID：202202230378470923   整理番号：22A0995931

「類人」社交ロボット検出データセット拡張手法研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Expansion Method of Detection Dataset for”Human-like” Socialbots

著者 (2件)： Liu Xinran (北京信息科技大学网絡文化与数字伝播北京市重点実験室 北京 朝陽区 100101;北京信息科技大学計算机学院 北京 朝陽区 100101) ,  Xu Yabin (北京信息科技大学网絡文化与数字伝播北京市重点実験室 北京 朝陽区 100101;北京信息科技大学計算机学院 北京 朝陽区 100101)
資料名： Dianzi Keji Daxue Xuebao  (Dianzi Keji Daxue Xuebao)
巻： 51  号： 1  ページ： 130-137  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1475A  ISSN： 1001-0548  CODEN： DKDAEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文は,HVE-GAN(HVE-GAN)と呼ばれる,海林格子距離に基づく変分進化的発生型対抗ネットワーク(HVE-GAN)を提案して,それは「人間」のソーシャルロボット検出データセットの拡張を実現した。HVE-GANは進化的発生型対抗ネットワーク(E-GAN)の生成器を変分自己符号器(VAE)構造に修正し、生成データの「真実性」と多様性程度を高める。E-GAN発生器のHeuristic損失関数を,改良海林格子距離に変更し,そして,訓練の間,モデルの収束速度を加速し,そして,生成器の勾配を,安定化し,そして,不安定な訓練過程が,データ品質を生み出した。実験結果は,HVE-GANモデルによって作り出された「人間」ソーシャルロボットデータの「真実性」と多様性度が,ベースラインモデルより優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 変分法 ,  損失関数 ,  ネットワーク ,  *ロボット ,  距離 ,  海洋 ,  符号器 ,  人間 ,  基準線
準シソーラス用語： 収束速度 ,  データ品質 ,  ソーシャルロボット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 類 ,  ロボット ,  検出データ ,  拡張 ,  手法 ,  研究