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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김단일 (포항공과대학교) 한보형 (서울대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2020년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제28권 제2호
발행연도
2020.7
수록면
359 - 362 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

설명 문장 생성을 통한 해석 가능한 시각적 질의응답 모델 분석
김단일 ,  한보형 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2020.07 학술대회자료
설명 문장 생성을 통한 해석 가능한 시각적 질의응답 모델 분석
김단일 컴퓨터공학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구에서는 설명 문장 생성을 통한 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 설계하고 학습 방법을 제시한다. 설명 문장은 시각적 질의응답 모델이 응답을 예측하는 데에 필요한 이미지 및 질문 정보와 적절한 논리적인 정보의 조합 및 정답 추론 과정이 함의되어 있을 것으로 기대한다. 설명 문장 생성 과정이 포함된 시각적 질의응답의 기본적인 모델을 기반으로 여러 가지 학습방법을 통해 설명 문장 생성 과정과 응답 예측 과정간의 상호관계를 분석한다. 이러한 상호작용을 적극적으로 활용할 수 있는 보다 개선 시각적 질의응답 모델을 제안한다. 또한 학습한 결과를 바탕으로 설명 문장의 특성을 활용하여 시각적 질의응답 추론 과정을 개선함으로써 시각적 질의응답 모델의 발전 방향을 논의한다. 본 실험을 통해서 응답 예측에 적절한 설명 문장을 제시하는 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 제공한다.
#시각적 질의응답(visual question answering) #해석 가능한 딥러닝(interpretable deep learning)

목차

요약
I. Introduction
II. Related works
III. Experiment
IV. Conclusions
REFERENCES

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