自動感情認識は、深層学習アルゴリズムの人気の高まりにより、最近大きな注目を集めています。感情認識における主な課題の 1 つは、データ内で利用可能なさまざまな手がかり (モダリティ) を効果的に利用す

arxiv_reader のブックマーク 2023/06/16 11:51

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4737999670919036357/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.08657v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.08657v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2306.08657v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">EMERSK -- 状況知識を使用した説明可能なマルチモーダル感情認識</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/attention">attention</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/LSTM">LSTM</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/spatio-temporal">spatio-temporal</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/emotion">emotion</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/RNN">RNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 自動感情認識は、深層学習アルゴリズムの人気の高まりにより、最近大きな注目を集めています。感情認識における主な課題の 1 つは、データ内で利用可能なさまざまな手がかり (モダリティ) を効果的に利用す</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230616#bookmark-4737999670919036357"><span class="datetime-body">2023/06/16 11:51</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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