-
SC-FEGAN: Face Editing Generative Adversarial Networks with User's Sketch and Color
1. どんなもの？ユーザーのインタラクティブなスケッチや色指定が可能なニューラルネットワークベースの顔画像編集システム SC-FEGAN を提案。2. 先行研究と比べてどこがすごいの？従来の Generative Adversarial Network (GAN) を用いた顔画像編集システムは低画質でエッジを適切に捉えるのが難しかった。また顔編集を行う際のユーザの入力に対して質の高い応答を返すのは困難であった。Deepfillv2 や Guided inpainting はこうしたユーザー...
-
Field-aware Probabilistic Embedding Neural Network for CTR Prediction
1. どんなもの？確率的埋め込みを導入し特徴表現の確率的振る舞いを学習する CTR 予測のためのモデル Field-aware Probabilistic Embedding Neural Network を提案2. 先行研究と比べてどこがすごいの？Click Though Rate (CTR) 予測に通常用いられるロジスティック回帰 (LR) や Factorization Machine (FM) は一般的な線形の特徴を捉えることが可能でシンプルな実装であることが知られているが、高次元...
-
Context-Dependent Sentiment Analysis in User-Generated Videos
1. どんなもの？マルチモーダル (テキスト・音声・動画) における発音レベルの特徴量を用いた感情分析を行うモデルを提案2. 先行研究と比べてどこがすごいの？マルチモーダルを用いた感情分析を行うモデルは複数提案されてきたが、先行研究では発話レベルでの依存関係を無視したモデルのみしか提案されていなかった。本研究では発話中の呼吸や小休止で区切り 1 つの単位とする utterance-level (発話レベル) の特徴量にフォーカスを当て、これらの系列を元にマルチモーダルの特徴を用いて感情分析...