GoG：ビジュアルダイアログ用の関係を意識したグラフオーバーグラフネットワーク
GoG: Relation-aware Graph-over-Graph Network for Visual Dialog 与えられた画像について人間と有意義な会話をすることを目的とする視覚的対話は、視覚的コンテンツ、対話履歴、および現在の質問の間の複雑な依存関係を推論するモデルを必要とする挑戦的なタスクです。グラフニューラルネットワークは最近、画像またはダイアログ内のオブジェクト間の暗黙的な関係をモデル化するために適用されています。しかし、彼らは1）対話履歴間の共参照関係と質問表現のための単語間の依存関係の重要性を無視しています。 2）完全に表現された質問に基づく画像の表現。したがって、視覚的対話のための新しい関係認識グラフオーバーグラフネットワーク（GoG）を提案します。具体的には、GoGは3つの連続したグラフで構成されています。1）ダイアログ履歴間の共参照関係をキャプチャすることを
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グラフニューラルネットワークを使用したサブグラフ度数分布の推定
GoG：ビジュアルダイアログ用の関係を意識したグラフオーバーグラフネットワーク
SSR-GNN：グラフニューラルネットワークを使用したストロークベースのスケッチ表現
ドキュメントレイアウト生成のためのグラフベースの深層生成モデリング
PTP：グラフニューラルネットワークとダイバーシティサンプリングによる並列化された追跡と予測