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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 870 - 878 (9page)
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본 논문에서는 어텐션 알고리듬 (attention algorithm) 기반의 양방향성 LSTM (bidirectional long short-term memory; BLSTM) 을 동영상의 압축 표준을 예측하기 위해 사용한다. 자연어 처리 (natural language processing; NLP) 분야에서 순환적 신경망 (recurrent neural networks; RNN) 의 구조를 이용하여 문장의 다음 단어를 예측하거나 의미에 따라 문장을 분류하거나 번역하는 연구들은 계속 되어왔고, 이는 챗봇, 음성인식 스피커, 번역 애플리케이션 등으로 상용화되었다. LSTM 은 RNN에서 gradient vanishing problem 을 해결하고자 고안됐고, NLP 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 제안한 알고리듬은 BLSTM과 특정 단어에 집중하여 분류할 수 있는 어텐션 알고리듬을 자연어 문장이 아닌 동영상의 비트스트림에 적용해 동영상의 압축 표준을 예측하는 것이 가능하다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. 제안하는 알고리듬
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
J. L. Elman, “Finding structure in time,” Cognitive science, Vol.14, No.2, pp.179-211, March 1990.
Y. LeCun, “A Theoretical Framework for Back-Propagation,” Proceedings of the 1988 connectionist models summer school, Pittsburgh, Vol.1, pp.21-28, 1988.
F. J. Pineda, “Generalization of back-propagation to recurrent neural networks,” Physical review letters, Vol.59, No.19, pp.2229-2232, November 1987.
S. Hochreiter, and J. Schmidhuber, “Long short-term memory,” Neural computation, Vol.9, No.8, pp.1735-1780, November 1997.
P. Zhou, W. Shi, J. Tian, Z. Qi, B. Li, H. Hao, and B. Xu, “Attention-based bidirectional long short-term memory networks for relation classification,” Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) (Volume 2: Short Papers), Berlin, Germany, pp. 207-212, 2016.
Y. LeCun, “A Theoretical Framework for Back-Propagation,” Proceedings of the 1988 connectionist models summer school, Pittsburgh, Vol.1, pp.21-28, 1988.
F. J. Pineda, “Generalization of back-propagation to recurrent neural networks,” Physical review letters, Vol.59, No.19, pp.2229-2232, November 1987.
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