A hybrid convolutional variational autoencoder for text generation

A hybrid convolutional variational autoencoder for text generation | 고려대학교 산업경영공학과 | 서덕성 1/13 KOREA Univ. DSBA LAB. 1 / 10

관련 연구 01 v 저자 및 출처 02 § Uni-Luebeck 03 § Google Research (8 Feb 2017) 04 v 주요 내용 § Novel hybrid architecture(Deconv) § Generating sentence § Faster runtime and convergence, ability to better handle long sequences § Text data를 VAE로 학습할때 발생하는 주요 문제들을 회피할 수 있음 3/13 KOREA Univ. DSBA LAB. 3 / 10

제안 방법론 01 v Deconvolution 02 § Transposed convolution, fractionally strided convolution과 동의어 03 § 기존 convolution의 역연산이라고 생각 04 conv deconv 7/13 KOREA Univ. DSBA LAB. 7 / 10

제안 방법론 01 v 제안하는 구조 02 03 04 8/13 KOREA Univ. DSBA LAB. 8 / 10

결과 01 v 02 03 04 12/13 KOREA Univ. DSBA LAB. 12 / 10

결과 01 v 출력 예 02 03 04 13/13 KOREA Univ. DSBA LAB. 13 / 10