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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 712 - 719 (8page)
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To apply CNN to a fluid problem, we need a method to effectively convert the physical quantities of fluid into an image. The performance of CNN was evaluated using the image transformation method using the minimum and maximum values of the pressure distribution data and the image transformation methods using the normal distribution of the pressure distribution data. Through the performance evaluation of the learned CNN, the image transformation methods of Method 4 and Method 5, which applied the normal distribution of representative pressure distribution data, were very effective. In particular, Method 5 includes the initial and final pressure distribution data to include overall pressure distribution data, thereby improving the resolution of the color map to improve classification performance.
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Y. LeCun / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324
W. Shang / 2016 / Understanding and Improving Convolutional Neural Networks via Concatenated Rectified Linear units / Proceedings of the 33rd International Conference on Machine Learning :2217~2225
A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Advances in Neural Information Processing Systems :1097~1105
G. E. Dahl / 2013 / Improving deep neural networks for LVCSR using rectified linear units and dropout / Conference of Acoustics, Speech and Signal Processing :8609~8613
Y. Bengio / 2012 / Deep Learning of Representations for Unsupervised and Transfer Learning / Proceedings of ICML Workshop on Unsupervised and Transfer Learning :17~37
W. Shang / 2016 / Understanding and Improving Convolutional Neural Networks via Concatenated Rectified Linear units / Proceedings of the 33rd International Conference on Machine Learning :2217~2225
A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Advances in Neural Information Processing Systems :1097~1105
G. E. Dahl / 2013 / Improving deep neural networks for LVCSR using rectified linear units and dropout / Conference of Acoustics, Speech and Signal Processing :8609~8613
Y. Bengio / 2012 / Deep Learning of Representations for Unsupervised and Transfer Learning / Proceedings of ICML Workshop on Unsupervised and Transfer Learning :17~37
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