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J-GLOBAL ID：201702227863774012   整理番号：17A1868314

画像質問応答のための文脈的に誘導された反復的注意を有する深いマルチモーダル強化ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

資料名： Journal of Computer Science and Technology  (Journal of Computer Science and Technology)
巻： 32  号： 4  ページ： 738-748  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0182A  ISSN： 1000-9000  CODEN： JCTEEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像質問応答(IQA)は,コンピュータビジョンと自然言語処理分野における有望な学際的トピックとして出現した。本論文では,IQA問題を解決するために,文脈的に誘導された再帰的注意モデルを提案した。それは,深い強化学習に基づく多モード反復神経回路網である。構成文脈情報に基づいて,それは強化学習戦略を使用することを調査するために,現在,再決定した。伝統的な静的なソフトな注意とは異なり,IQAに対して意図的に強化された強化に基づいて,その目的が設計されている一種の動的注意として考えられる。最終的に学習された組成情報は,グローバルな文脈と局所的な情報の詳細の両方を組み込み,それは,回答を生成するのに有益であることを示す。提案した方法を,データセットMS COCOからのCOCO-QAとVQAを含む2つの公開IQAデータセットに関するいくつかの最先端の方法と比較した。実験結果は,著者らの提案モデルがそれらの方法より優れていて,より良い性能を達成することを実証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 神経回路網 ,  *画像 ,  *ネットワーク ,  境界領域 ,  自然言語処理 ,  *多モード ,  強化学習 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 文脈情報 ,  *質問応答 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 質問応答 ,  文脈 ,  誘導 ,  反復 ,  注意 ,  マルチモーダル ,  強化