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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
우동원 (경북대학교) 이민호 (경북대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2018년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2018.6
수록면
1,184 - 1,187 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

대화 문맥을 이해할 수 있는 다층의 Differentiable Neural Computer
우동원 ,  이민호 대한전자공학회 학술대회 2018.06 학술대회자료
Consecutive Differentiable Neural Computer for Understanding Context Information in Dialogue : 대화의 문맥 정보를 이해하기 위한 다층의 Differentiable Neural Computer
우동원 전자공학부 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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With the tremendous success of deep learning techniques, a lot of deep learning researchers have been interested in dialogue system called chat-bot Recurrent neural network(RNN) based chat-bot model such as seq-to-seq[1] does not have conversation history. In this paper, we take differentiable neural computer(DNC)[2] which has a external memory to solve this problem. We implemented consecutive DNC. First layer processes first turn, second layer process second turn and so on. Conversation is proceed in this way. Since each of the layers has previous conversation’s information, our model can generate various sentences even if the input is same.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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