논문 리뷰2 [2026-1] 김지원 - WAVENET: A GENERATIVE MODEL FOR RAW AUDIO 논문 제목: WAVENET: A GENERATIVE MODEL FOR RAW AUDIO논문 링크: https://arxiv.org/pdf/1609.03499논문 인용수: 7000회+(26.01.28 기준)논문 정보: WaveNet은 2016년 Google DeepMind에서 발표한 획기적인 음성 생성 모델임. 기존의 음성 합성이 "음성의 특징을 추출하고 재조합"하는 방식이었다면, WaveNet은 오디오 파형 자체를 샘플 단위로 직접 생성함.1. 배경 지식: 오디오 신호와 음성 합성의 이해1.1 디지털 오디오의 기초소리는 공기의 진동으로, 본래 연속적인 아날로그 신호임. 이를 컴퓨터에서 처리하려면 두 가지 과정이 필요함.샘플링 (Sampling)연속 신호를 일정 간격으로 측정하여 이산적인 값들로 변환함.샘.. 2026. 1. 28. [2025-1] 김지원 - Forecasting price movements using technical indicators: Investigatingthe impact of varying input window length 논문 제목: Forecasting price movements using technical indicators: Investigatingthe impact of varying input window length논문 인용수: 237회논문 정보 : Neurocomputing 저널에 2017년 개제된 논문논문 링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231217311074 1. 소개머신러닝/딥러닝을 활용한 Financial forecasting은 입력 feature로 Techniqal Indicator(TI)들을 사용한다.여기서 말하는 TI란 주식 시장에서 차트 분석에 많이 사용되는 지표들인데 예를 들어 RSI, MA, EMA, ATR, ADM.. 2025. 3. 30. 이전 1 다음
