Adaptation du problème de questions-réponses visuelles à un contexte d'apprentissage continu - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Adaptation du problème de questions-réponses visuelles à un contexte d'apprentissage continu

Résumé

Le problème de questions-réponses visuelles (QRV) constitue un nouveau défi en intelligence artificielle. Il requiert du système des capacités de raisonnement alliant compréhension visuelle et linguistique. Nous proposons d'adapter le problème QRV à une configuration d'apprentissage continu, paradigme dont l'objectif est de créer des modèles capables d'apprendre et de s'adapter dans un environnement évolutif. L'étude réalisée ici s'intéresse à un protocole d'apprentissage séquentiel de tâches définies via un partitionnement sémantique des questions. Ce protocole est analysé sur un modèle QRV courant combiné à une solution incrémentale de répétition sur mémoire épisodique.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03132901 , version 1 (05-02-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03132901 , version 1

Citer

Alexis Lechat, Stéphane Herbin, Frédéric Jurie. Adaptation du problème de questions-réponses visuelles à un contexte d'apprentissage continu. GRETSI, Aug 2019, Lille, France. ⟨hal-03132901⟩
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