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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.9
- 수록면
- 829 - 837 (9page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2018.18.0109
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This paper presents a novel game environment, GuessWhat+, for visual dialogue research, and proposes an efficient deep reinforcement learning algorithm, MRRB, for optimizing visual questions. GuessWhat+ is an extended version of the existing visual dialogue environment, GuessWhat?!. In order to overcome the limitations of GuessWhat?!, it enables the participating agents to utilize immediate rewards from games. The proposed deep reinforcement learning algorithm, MRRB(Mini-Batch REINFORCE with Return Baseline) is a new policy gradient algorithm to meet both the data inefficiency problem and the unstable convergence problem. Experiments showed the usefulness of the GuessWhat+ environment and the high performance of the proposed MRRB algorithm.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련연구
III. GuessWhat+ 시스템
IV. 심층 강화 학습 기반의 질문 최적화
VI. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
H. De Vries, F. Strub, S. Chandar, O. Pietquin, H. Larochelle, and A. Courville, “GuessWhat?! visual object discovery through multi-modal dialogue,” Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017.
F. Strub, H. De Vries, J. Mary, B. Piot, A. Courville, and O. Pietquin, “End-to-end optimization of goal-driven and visually grounded dialogue systems,” Proc. of the International Joint Conferences on Artificial Intelligence (IJCAI), 2017.
H. De Vries, F. Strub, J. Mary, H. Larochelle, O. Pietquin, and A. Courville, “Modulating early visual processing by language,” Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2017.
A. Das, S. Kottur, K. Gupta, A. Singh, D. Yadav, J. M. F. Moura, D. Parikh, and D. Batra, “Visual dialog,” Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017.
A. Das, S. Kottur, J. M. F. Moura, S. Lee, and D. Batra, “Learning cooperative visual dialog agents with deep reinforcement learning,” Proc of the International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017.
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