論文の概要: LAGAN: Deep Semi-Supervised Linguistic-Anthropology Classification with Conditional Generative Adversarial Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13853v1
• Date: Thu, 26 Jan 2023 05:25:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-05 04:18:29.205382
• Title: LAGAN: Deep Semi-Supervised Linguistic-Anthropology Classification with Conditional Generative Adversarial Neural Network
• Title（参考訳）: LAGAN: 条件付き生成逆ニューラルネットを用いた半監督言語-アントロポロジー分類
• Authors: Rossi Kamal, Zuzana Kubincova
• Abstract要約: 民族的少数派は独自の文化で成長し、彼らの母国語で教えることを好む。 我々は,このような言語人類学に基づくエンゲージメントを半教師付き問題として定式化した。 我々は,学生エンゲージメントにおける言語的エスノグラフィーの特徴を分類するために,LA-GANという条件付き深層生成逆ネットワークアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Education is a right of all, however, every individual is different than others. Teachers in post-communism era discover inherent individualism to equally train all towards job market of fourth industrial revolution. We can consider scenario of ethnic minority education in academic practices. Ethnic minority group has grown in their own culture and would prefer to be taught in their native way. We have formulated such linguistic anthropology(how people learn)based engagement as semi-supervised problem. Then, we have developed an conditional deep generative adversarial network algorithm namely LA-GAN to classify linguistic ethnographic features in student engagement. Theoretical justification proves the objective, regularization and loss function of our semi-supervised adversarial model. Survey questions are prepared to reach some form of assumptions about z-generation and ethnic minority group, whose learning style, learning approach and preference are our main area of interest.
• Abstract（参考訳）: しかし、教育はすべての権利であり、個人は他のものとは異なる。 ポスト共産主義時代の教師は、第四次産業革命の雇用市場に向けて均等に訓練する固有の個人主義を発見した。 学術実践における少数民族教育のシナリオを考えることができる。 民族的少数派は独自の文化で成長し、彼らのネイティブな方法で教えることを好む。 我々は,このような言語人類学に基づくエンゲージメントを半教師付き問題として定式化した。 そこで我々は,学生エンゲージメントにおける言語的エスノグラフィの特徴を分類するために,LA-GANという条件付き深層生成敵ネットワークアルゴリズムを開発した。 理論的正当化は、半教師付き逆モデルの目的、正規化、損失関数を証明する。 調査質問は、学習スタイル、学習アプローチ、嗜好が主な関心領域であるz世代と民族マイノリティグループに関するある種の仮定に到達する準備が整っている。

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