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J-GLOBAL ID:202402278302161113   整理番号:24A0123438

混合エキスパートによる複数先視野予測モジュールを用いたEmbodied Question Answeringタスクの学習

Multi-Step Ahead Image Prediction with Mixture of Experts for Embodied Question Answering
著者 (8件):
資料名:
巻: 2023  ページ: ROMBUNNO.2A1-H03  発行年: 2023年 
JST資料番号: L0318B  ISSN: 2424-3124  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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本研究では混合エキスパートモデルに基づく複数の予測スケールを考慮したナビゲーションモデルを提案する.異なるステップの画像を予測することをサブタスクとして学習した5つのエキスパートを用意し,ゲーティングネットワークで統合して,混合エキスパートを構築した.EQA MP3Dデータセットを用いた実験により,提案手法が予測性能を向上させることを確認した.加えてサブタスクとしてパーセプションモジュールの出力の画像種類を複数比較して性能変動を確認した.(著者抄録)
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能  ,  パターン認識  ,  自然語処理 

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