고차원 공간에서 유의미한 거리 매트릭스 이용하기
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Attend to You: Personalized Image Captioning with Context Sequence Memory Networks Review
Abstract 다양한 타입의 context 정보에 대한 저장소로 memory를 이용, 이전에 생성된 단어들을 memory에 추가, CNN을 이용해는 memory 정보를 추출하는 과정을 통해 개인화된 captioning을 할 수 있었다.
A Hierarchical Latent Variable Encoder Decoder Model for Generating Dialogues Review
Abstract RNN의 hidden state는 해당 문장내에서의 token의 정보를 요약하는 데 집중하기 때문에, 오래 전의 문장들에 대한 정보는 잘 저장하지 못했다. 하지만 VHRED의 경우, 현재 time step에서의 context RNN의 output과 다음 sub...
A Hierarchical Recurrent Encoder Decoder for Generative Context Aware Query Suggestion Review
Abstract 임의의 길이를 갖는 이전 쿼리 sequence를 고려할 수 있는 확률적 suggestion 모델이다. 즉, 맥락을 알아내 generation하는 모델이다. 각각의 encoder와 decoder에 GRU를 이용했고 LTR 알고리즘을 사용했다. HRED를 사용하니...
End to end Sequence Labeling via Bi directional LSTM CNNs CRF Review
Abstract 어떤 전처리도 필요하지 않은 end-to-end sequence labeling을 했다. bi-directional LSTM, CNN, CRF을 한꺼번에 사용했다. CNN을 이용해 char representaion을 만들어내고, word-embeddings와...