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J-GLOBAL ID：201602251585683167   整理番号：16A1384872

弱く整列したデータからの整列したクロスモーダル表現の学習【Powered by NICT】

Learning Aligned Cross-Modal Representations from Weakly Aligned Data

著者 (5件)： Castrejon Lluis ,  Aytar Yusuf ,  Vondrick Carl ,  Pirsiavash Hamed ,  Torralba Antonio
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CVPR  ページ： 2940-2949  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人々は自然画像を越えた多くの異なるモダリティを横断するシーンを認識することができる。本論文では,モダリティを横断して伝達をクロスモーダルシーン表現を学習するかを調べた。この問題を研究するために,新しいクロスモーダルシーンデータセットを導入した。畳込みニューラルネットワーク,クロスモーダルシーンを分類できるが,それらはまたモダリティを横断して配列しない中間表現,クロスモーダル移動応用のための望ましくないを学習する。それらはモダリティの不可知論的共有表現を持つようにクロスモーダル畳込みニューラルネットワークを調整する方法を示した。著者らの実験は,著者らのシーン表現は検索のためのモダリティを横断して伝達表現を助けることができることを示唆した。可視化は,ユニットは様式とは無関係に一貫した概念に活性化する傾向があることを共有表現に現れることを示唆した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *畳込み ,  ニューラルネットワーク ,  可視化
準シソーラス用語： モダリティ ,  自然画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 整列 ,  表現 ,  学習