3 research outputs found
Multimodal Learning from TV Drama using Deep Hypernetworks
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์ปดํจํฐ๊ณตํ๋ถ, 2017. 2. ์ฅ๋ณํ.์ต๊ทผ ์ธํฐ๋ท๊ธฐ์ ์ ๋ฐ์ ๊ณผ ๋ฅ ๋ฌ๋ ์ฐ๊ตฌ์ ํ์ฑํ๋ฅผ ํตํด ์ธ๊ณต์ง๋ฅ ์ฐ๊ตฌ์ ๊ด๋ จ๋ ๋ฐ์ดํฐ๊ฐ ๊ธ๊ฒฉํ ์ฆ๊ฐํ๊ณ ์๋ค. ImageNet, WordNet๊ณผ ๊ฐ์ ์ ํํ๋ ๋จ์ผ ๋ชจ๋ฌ๋ฆฌํฐ ๋ฐ์ดํฐ๋ ๋ฌผ๋ก , Flickr 8K, Flickr 30K, Microsoft COCO์ ๊ฐ์ ๋ํ์ ์ธ ๋ฉํฐ๋ชจ๋ฌ ๋ฐ์ดํฐ๋ค๋ ์๋ค. ์ด๋ฌํ ์ ์ ๋ฐ์ดํฐ๋ก๋ถํฐ ํ์ต๋ ์ธ๊ณต์ง๋ฅ ๊ธฐ์ ์ ์ด๋ฏธ์ง ๊ฒ์, ์๊ฐ-์ธ์ด ๋ฒ์ญ ๋ฑ ๋ง์ ๋ถ์ผ์์ ์ฑ๊ณต์ฌ๋ก๋ค์ ๋ณด์ด๊ณ ์๋ค. ํ์ง๋ง ์ค์ธ๊ณ์์ ๋์ฑ ๋ค์ํ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ๋ค๋ฃจ๊ธฐ ์ํด์๋ ๋์ ๋ฉํฐ๋ชจ๋ฌ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํจ์จ์ ์ผ๋ก ํ์ตํ ์ ์๋ ์ธ๊ณต์ง๋ฅ ๊ธฐ์ ์ด ํ์ํ๋ค.
TV๋๋ผ๋ง๋ ์ธ๊ฐ ์ฌํ์ ์์ฒญ๋ ์ง์์ ํฌํจํ๊ณ ์๋ ๋์ฉ๋ ๋ฐ์ดํฐ์ด๋ค. ์ด๋ฌํ ๋น๋์ค ๋ฐ์ดํฐ๋ ์์ ๋ก์ด ์คํ ๋ฆฌ ์ ๊ฐ๋ฅผ ํตํด ์ธ๋ฌผ๋ค ๊ฐ์ ๊ด๊ณ๋ฟ๋ง ์๋๋ผ ๊ฒฝ์ , ์ ์น, ๋ฌธํ ๋ฑ ๋ค์ํ ์ง์์ ์ฌ๋๋ค์๊ฒ ์ ๋ฌํด์ฃผ๊ณ ์๋ค. ํนํ ๋ค์ํ ์ฅ์์์ ์ธ๊ฐ์ ๋ํ ์ต์ฑ๊ณผ ํ๋ ํจํด์ ์ฌํ๊ด๊ณ๋ฅผ ๋ถ์ํ๋๋ฐ ์์ด์ ์์ฃผ ์ค์ํ ์ ๋ณด์ด๋ค. ํ์ง๋ง TV๋๋ผ๋ง์ ๋ฉํฐ๋ชจ๋ฌ๊ณผ ๋์ ์ธ ํน์ฑ์ผ๋ก ์ธํด ํ์ต๋ชจ๋ธ์ด ๋น๋์ค๋ก๋ถํฐ ์๋์ผ๋ก ์ง์์ ์ต๋ํ๊ธฐ์๋ ์์ง ๋ง์ ์ด๋ ค์์ด ์๋ค. ์ด๋ฌํ ๋ฌธ์ ์ ๋ค์ ํด๊ฒฐํ๋ ค๋ฉด ํจ๊ณผ์ ์ธ ๋์ ๋ฉํฐ๋ชจ๋ฌ ๋ฐ์ดํฐ ํ์ต ๊ธฐ์ ๊ณผ ๋ค์ํ ์์์ฒ๋ฆฌ ๊ธฐ์ ๋ค์ด ํ์ํ๋ค.
๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ TV๋๋ผ๋ง์ ์ง์์ ์๋์ผ๋ก ํ์ตํ๊ณ ๋ถ์ํ๋ ๋ฅ ํ์ดํผ๋คํธ์ํฌ(Deep hypernetworks) ๊ธฐ๋ฐ ๋ฉํฐ๋ชจ๋ฌ ํ์ต ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ ์ ์ํ๋ค. ๋ฅ ํ์ดํผ๋คํธ์ํฌ๋ ๊ณ์ธต์ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ๋ค์ํ ๋จ๊ณ์ ์ถ์ํ๋ฅผ ํตํด ๋ฐ์ดํฐ๋ก๋ถํฐ ์ง์์ ํ์ตํ๋ค. ์ด๋ฌํ ํน์ง์ผ๋ก ์ธํด ๋ชจ๋ธ์ด ๋ณต์กํ ๋ฉํฐ๋ชจ๋ฌ ํ์ต์ ํจ์จ์ ์ผ๋ก ์งํํ ์ ์๋ค. ๊ธฐ์กด์ ๊ณ ์ ๋ ์ ๊ฒฝ๋ง ๋ชจ๋ธ์ ๊ตฌ์กฐ์๋ ๋ฌ๋ฆฌ ๋ฅ ํ์ดํผ๋คํธ์ํฌ์ ๊ตฌ์กฐ๋ ์ ๋์ ์ผ๋ก ๋ณํ ์ ์์ด ๋์ ์ธ ์ ๋ณด๋ฅผ ๋ค๋ฃจ๊ธฐ์ ์ ํฉํ๋ค.
์ ์๋ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ ํตํด ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ TV๋๋ผ๋ง๋ฅผ ๋ถ์ํ์๋ค. ์คํ์ ์ํด 183ํธ ์ํผ์๋, ์ด 4400๋ถ ๋ถ๋์ TV๋๋ผ๋ง 'Friends'๋ฅผ ์ฌ์ฉํ๊ณ ๋ค์ํ ์์์ฒ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฒ์ ํตํด ์ฅ์์ ๋ฑ์ฅ์ธ๋ฌผ ๋ฑ ์๊ฐ ์ ๋ณด๋ฅผ ์ถ์ถํ์๋ค. ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ ๋ฅ ํ์ดํผ๋คํธ์ํฌ ๋ชจ๋ธ์ ํตํด ์๋์ผ๋ก ์์
๋คํธ์ํฌ๋ฅผ ์์ฑํ์ฌ TV๋๋ผ๋ง์์ ์ถํํ๋ ๋ค์ํ ์ฅ๋ฉด์์์ ์ธ๋ฌผ ๊ด๊ณ ๋ณํ๋ฅผ ๋ถ์ํ์๋ค. ์ด๋ฌํ ์์
๋คํธ์ํฌ ๋ถ์์ผ๋ก๋ถํฐ ์ ์๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ด ๋ฉํฐ๋ชจ๋ฌ ํ์ต์ ํ ์ ์์์ ์ ์ ์์๋ค. ๋ํ ์คํ ๋ฆฌ์ ์ ๊ฐ์ ๋ฐ๋ฅธ ์ธ๋ฌผ๊ด๊ณ ๋ณํ๋ก๋ถํฐ ๋์ ๋ฉํฐ๋ชจ๋ฌ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ตํ ์ ์์์์ ํ์ธํ์๋ค. ๋ชจ๋ธ์ ํ์ต์ ๋๋ฅผ ํ๊ฐํ๊ธฐ ์ํด ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ก๋ถํฐ ํ์ต๋ ์ง์์ ํ์ฉํ์ฌ ์๊ฐ-์ธ์ด ๋ฒ์ญ ์คํ์ ์งํํ์๋ค. ์คํ๊ฒฐ๊ณผ๋ก๋ถํฐ ๋ฉํฐ๋ชจ๋ฌ ํ์ต์ ํตํด ์ถ์ถ๋ ์ง์์ด ์๊ฐ-์ธ์ด ๋ฒ์ญ ์ ํ๋์ ๊ธฐ์ฌํ์์์ ์ ์๊ฐ ์๊ณ ์คํ ๋ฆฌ์ ์ถ์ ์ ๋ฐ๋ผ ์ ํ๋๊ฐ ๋์์ก์์ ํ์ธํ์๋ค.I. ์ ๋ก 1
1. ์ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋ชฉ์ 1
2. ๋
ผ๋ฌธ ๊ตฌ์ฑ 4
II. ๊ด๋ จ ์ฐ๊ตฌ 5
1. ๋ฅ ๋คํธ์ํฌ ๊ธฐ๋ฐ ๋ฉํฐ๋ชจ๋ฌ ํ์ต ์ฐ๊ตฌ 5
2. ๋ฉํฐ๋ชจ๋ฌ ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์ ์ฐ๊ตฌ 7
2.1. ์์
๋ฏธ๋์ด์ ์ ๋ณด ์ถ์ถ 7
2.2. ๋น๋์ค ๋ฐ์ดํฐ์ ์์
์ ๋ณด ๋ถ์ 8
3. ์๊ฐ-์ธ์ด ๋ฒ์ญ ์ฐ๊ตฌ 9
III. ๋ฅ ํ์ดํผ๋คํธ์ํฌ 11
1. ํ์ดํผ๋คํธ์ํฌ 11
1.1. ํ์ดํผ๋คํธ์ํฌ ๊ตฌ์กฐ 11
1.2. ํ์ดํผ๋คํธ์ํฌ ํ์ต 14
2. ๋ฅ ํ์ดํผ๋คํธ์ํฌ 15
2.1. ๋ฅ ํ์ดํผ๋คํธ์ํฌ ๊ตฌ์กฐ 15
2.2. ๋ฅ ํ์ดํผ๋คํธ์ํฌ ํ์ต 18
IV. ๋ฐ์ดํฐ ์ ์ฒ๋ฆฌ 23
1. TV๋๋ผ๋ง ์๊ฐ ์ ๋ณด์ ์ถ์ถ 23
1.1. ๋ฑ์ฅ์ธ๋ฌผ ์ธ์ ๋ฐฉ๋ฒ 23
1.2. ์ฅ์ ๋ถ๋ฅ ๋ฐฉ๋ฒ 26
2. ๋ฐ์ดํฐ ์ ์ฒ๋ฆฌ ๋ฐ ์คํ ์ค์ 28
V. ๊ฒฐ๊ณผ ๋ฐ ๋
ผ์ 30
1. ์์
๋คํธ์ํฌ ๋ถ์ 30
1.1. ์ธ๋ฌผ ์ค์ฌ ๋คํธ์ํฌ ์๊ฐํ ๊ธฐ๋ฒ 30
1.2. ์ฅ์ ๊ธฐ๋ฐ ๋คํธ์ํฌ์ ์ ๋์ ํ๊ฐ 34
2. ์๊ฐ-์ธ์ด ๋ฒ์ญ 38
VI. ๊ฒฐ ๋ก 42
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 43
์๋ฌธ์์ฝ 51Maste