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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 307 - 308 (2page)
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In this paper, we develop a novel Variational Autoencoder (VAE) to identify wafer map defect patterns. The Deep Generative Convolutional Network (DGCN) is used as an encoder to approximate distribution for the latent features linked to generative models. And the Deep Generative Deconvolutional Network (DGDN) is used as a decoder of the wafer map defect patterns. Firstly, we pre-trained unsupervised VAE which consists of DGCN and DGDN. Secondly, we fine-tuned DGCN with neural network ... 전체 초록 보기
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