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Max-Pooling Dropout for Regularization of Convolutional Neural Networks
1. どんなもの？Max-pooling層の前にDropoutする「Max-Pooling Dropout」を提案し，学習時に活性化後の特徴量を多項分布に従ってサンプリングしていることと同等であることを示した．2. 先行研究と比べてどこがすごいの？Dropoutは最近Deep Learningに導入された正則化技術であり，通常全結合層に対して適用される．先行研究ではStochastic poolingやMaxout Networkといった，Dropoutにインスパイアされた正則化技術が提案...
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Multi-Modal Fashion Product Retrieval
1. どんなもの？ファッション商品の「画像情報」と「テキスト情報」を用いた、マルチモーダルな商品検索を可能にする。2. 先行研究と比べてどこがすごいの？従来の商品検索は画像のみにフォーカスされていて、なおかつ学習のためのデータセットを取得するのが難しかった。本研究では、テキストデータのようなメタデータを併用し、画像とテキストを共通の特徴空間にマッピングしている。3. 技術や手法の”キモ”はどこにある？ 2つのNeural Network(NN)構造 画像用NN ...
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Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data
1. どんなもの？3層からなるNeural Networkを用いて検索クエリとクリックされた文書間の潜在的な意味を捉える，Deep Structured Semantic Model(DSSM)を提案．2. 先行研究と比べてどこがすごいの？クエリと文書のマッチングを行うものとして長い間研究されてきた潜在的意味モデルとして，Probabilistic Latent Semantic Analysis(PLSA)やLatent Dirichlet Allocation(LDA)などが知られてい...