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잠재 벡터를 이용하여 군집화를 수행하는 방법에 있어서, 오토인코더(Autoencoder) 기반의 제 1 학습 모델 및 제 2 학습 모델을 생성하는 단계;기수집된 학습 데이터를 상기 제 1 학습 모델 및 상기 제 2 학습 모델 각각에 입력하여 상기 제 1 학습 모델 및 상기 제 2 학습 모델을 학습시키는 단계;입력 데이터를 상기 제 1 학습 모델 중 적어도 일부 및 상기 제 2 학습 모델 중 적어도 일부에 입력하여 잠재 벡터를 각각 도출하는 단계;상기 각각 도출된 잠재 벡터를 게이트층(Gate Layer)에 기초하여 통합하는 단계; 및상기 통합된 잠재 벡터에 기초하여 군집화를 수행하는 단계를 포함하는 것인, 군집화 수행 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 제 1 학습 모델 및 상기 제 2 학습 모델은 인코더층의 노드 개수 및 디코더층의 노드 개수가 서로 다르게 구성된 것인, 군집화 수행 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 제 1 학습 모델 중 적어도 일부 및 상기 제 2 학습 모델 중 적어도 일부는 상기 오토인코더의 인코더인 것인, 군집화 수행 방법
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제 3 항에 있어서, 상기 잠재 벡터를 각각 도출하는 단계는, 상기 입력 데이터를 상기 제 1 학습 모델에 대응하는 인코더에 입력하여 제 1 잠재 벡터를 도출하는 단계; 및상기 입력 데이터를 상기 제 2 학습 모델에 대응하는 인코더에 입력하여 제 2 잠재 벡터를 도출하는 단계를 포함하는 것인, 군집화 수행 방법
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제 4 항에 있어서, 상기 각각 도출된 잠재 벡터를 게이트층에 기초하여 통합하는 단계는, 상기 제 1 잠재 벡터 및 제 2 잠재 벡터를 상기 게이트층(Gate Layer)에 각각 입력하는 단계;상기 게이트층을 통과한 상기 제 1 잠재 벡터에 대해 제 1 게이트 점수를 산출하고, 상기 제 2 잠재 벡터에 대해 제 2 게이트 점수를 산출하는 단계; 및상기 산출된 제 1 게이트 점수 및 제 2 게이트 점수에 기초하여 상기 제 1 잠재 벡터 및 상기 제 2 잠재 벡터를 통합한 통합 잠재 벡터를 생성하는 단계를 포함하는 것인, 군집화 수행 방법
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제 5 항에 있어서, 상기 통합 잠재 벡터는 상기 제 1 잠재 벡터의 차원의 수 및 상기 제 2 잠재 벡터의 차원의 수가 합해진 것인, 군집화 수행 방법
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제 5 항에 있어서, 상기 군집화를 수행하는 단계는,초기 잠재 공간 상의 하나의 점으로 표현된 상기 통합 잠재 벡터에 기초하여 군집화를 수행하는 단계; 및상기 군집화의 수행 결과에 기초하여 기설정된 군집의 수에 해당하는 적어도 하나의 중심점을 산출하는 단계를 포함하는 것인, 군집화 수행 방법
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제 7 항에 있어서, 상기 군집화를 수행하는 단계는,상기 통합 잠재 벡터 및 상기 적어도 하나의 중심점 간의 유사도를 추정하는 단계를 더 포함하는 것인, 군집화 수행 방법
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제 8 항에 있어서, 상기 추정된 유사도에 기초하여 보조 목표 분포를 산출하는 단계;상기 유사도에 기초하여 소프트 할당(soft assignment)에 따른 Q 함수를 산출하는 단계; 및상기 Q 함수 및 상기 보조 목표 분포에 기초하여 쿨백 라이블러 발산(KL-발산)을 통해 손실함수를 도출하는 단계를 포함하는 것인, 군집화 수행 방법
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잠재 벡터를 이용하여 군집화를 수행하는 장치에 있어서,오토인코더(Autoencoder) 기반의 제 1 학습 모델 중 적어도 일부, 상기 오토인코더 기반의 제 2 학습 모델 중 적어도 일부 및 상기 제 1 학습 모델 중 적어도 일부로부터 도출된 제 1 잠재 벡터 및 상기 제 2 학습 모델 중 적어도 일부로부터 도출된 제 2 잠재 벡터를 통합하는 게이트층(Gate Layer)을 포함하는 통합 잠재 벡터 생성 모델을 생성하는 모델 생성부;입력 데이터를 상기 제 1 학습 모델 중 적어도 일부 및 상기 제 2 학습 모델 중 적어도 일부에 입력하여 잠재 벡터를 각각 도출하는 잠재 벡터 도출부;상기 각각 도출된 잠재 벡터를 상기 게이트층에 기초하여 통합하는 잠재 벡터 통합부; 및상기 통합된 잠재 벡터에 기초하여 군집화를 수행하는 군집화 수행부를 포함하는 것인, 군집화 수행 장치
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