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J-GLOBAL ID：202102265609847544   整理番号：21A0566559

メモリ補正に基づく機械選択読取理解【JST・京大機械翻訳】

The Machine Selection Reading Comprehension Based on Memory Correction

著者 (7件)： Tian Yaping (Dalian Polytechnic University,School of Information Science and Engineering,Dalian,China) ,  Gao Zijun (Dalian Polytechnic University,School of Information Science and Engineering,Dalian,China) ,  Li Jiaqi (Dalian Polytechnic University,School of Information Science and Engineering,Dalian,China) ,  Li Changmao (Dalian Polytechnic University,School of Information Science and Engineering,Dalian,China) ,  Zhang Junjie (Dalian Polytechnic University,School of Information Science and Engineering,Dalian,China) ,  Chen Zhuowen (Dalian Polytechnic University,School of Information Science and Engineering,Dalian,China) ,  Dai Yanan (Dalian Polytechnic University,School of Information Science and Engineering,Dalian,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ITAIC  ページ： 1242-1247  発行年： 2020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： 深層ネットワーク層による生情報のメモリ損失を解決するために,メモリ補正機構に基づくモデルを採用して,注意バイアスと生情報損失に対処した。GA読取装置に記憶補正機構を導入することによって,選択符号化モジュールは,データセットが深い推論能力のためにより少ない要求を持って,ノイズを含む問題を解決するために,RACEデータセットに適用した。実験と解析に従って,最適化モデルは,ネットワーク反復学習のプロセスにおける生文書情報と融合する各層を持ち,反復ネットワークのための注意を修正する。一方,モデルに必要な推論能力も改善された。メモリ補正に基づくRACEマシン選択読解モデルは,生情報損失と過度に単純化されたデータセットの問題点を効果的に解決することができた。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *記憶装置 ,  雑音 ,  簡素化 ,  ネットワーク ,  深層
準シソーラス用語： ネットワーク層 ,  反復学習 ,  最適化モデル ,  データ損失 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 読取 ,  理解