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적어도 하나의 롤(role) 정보와 적어도 하나의 필러(filler) 정보로 구성된 입력 정보를 수신하는 단계; 복수의 모듈을 포함하는 인코더에서 상기 수신한 입력 정보를 인코딩한 히든 상태 정보를 획득하는 단계; 상기 히든 상태 정보로부터 상기 적어도 하나의 롤 정보 및 상기 적어도 하나의 필러 정보를 추출하는 단계; 및상기 추출된 적어도 하나의 롤 정보 및 상기 추출된 적어도 하나의 필러 정보를 이용하여 텐서 곱(Tensor Product) 연산을 적용한 정보에 기반하여 메모리를 업데이트하는 단계를 포함하고,상기 인코더에 포함된 상기 복수의 모듈은, 복수의 순환 신경망(Recurrent neural network, RNN)에 대응하고,상기 인코더는, 상기 수신한 입력 정보에 대응하여 추출된 특징점과 상기 복수의 순환 신경망 간의 유사도를 고려하여, 상기 복수의 순환 신경망 중에서 선택된 일부 순환 신경망이 갱신된 것을 특징으로 하는,정보 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 롤 정보는 정규 직교(orthonormal) 벡터로서, 상기 필러 정보는 상기 정규 직교 벡터와 상기 입력 정보 간의 내적(inner product)에 기초하여 추출되는,정보 처리 방법
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제1항에 있어서, 상기 히든 상태 정보로부터 확인된 상기 롤 정보는, 상기 히든 상태 정보에 상기 롤 정보에 대응하는 가중치를 적용하여 확인되고, 상기 히든 상태 정보로부터 확인된 상기 히든 상태 정보는, 상기 히든 상태 정보에 상기 필러 정보에 대응하는 가중치를 적용하여 확인되는,정보 처리 방법
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제5항에 있어서,상기 히든 상태 정보로부터 상기 롤 정보 및 상기 필러 정보를 확인하는 단계는,상기 히든 상태 정보와 시그모이드 함수(sigmoid function) 간의 연산에 기초하여 상기 메모리를 업데이트하는 과정에서 적용되는 값을 결정하는 단계를 포함하는,정보 처리 방법
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제6항에 있어서,상기 업데이트된 메모리에서 상기 히든 상태 정보에 대응하는 추출 벡터를 확인하는 단계; 및 상기 추출 벡터에 대응하는 정보를 상기 메모리에서 출력하는 단계를 더 포함하는,정보 처리 방법
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제7항에 있어서,상기 추출 벡터에 대응하는 정보를 상기 메모리에서 출력하는 단계는, 상기 추출 벡터와 상기 업데이트된 메모리 간의 내적에 가중치를 적용한 결과를 출력하는 단계를 포함하는, 정보 처리 방법
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비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서,컴퓨터 판독 가능 명령어들을 저장하도록 구성되는 매체를 포함하고,상기 컴퓨터 판독 가능 명령어들은 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 프로세서가:적어도 하나의 롤(role) 정보와 적어도 하나의 필러(filler) 정보로 구성된 입력 정보를 수신하는 단계; 복수의 모듈을 포함하는 인코더에서 상기 수신한 입력 정보를 인코딩한 히든 상태 정보를 획득하는 단계; 상기 히든 상태 정보로부터 상기 적어도 하나의 롤 정보 및 상기 적어도 하나의 필러 정보를 추출하는 단계; 및상기 추출된 적어도 하나의 롤 정보 및 상기 추출된 적어도 하나의 필러 정보를 이용하여 텐서 곱(Tensor Product) 연산을 적용한 정보에 기반하여 메모리를 업데이트하는 단계를 포함하고,상기 인코더에 포함된 상기 복수의 모듈은, 복수의 순환 신경망(Recurrent neural network, RNN)에 대응하고,상기 인코더는, 상기 수신한 입력 정보에 대응하여 추출된 특징점과 상기 복수의 순환 신경망 간의 유사도를 고려하여, 상기 복수의 순환 신경망 중에서 선택된 일부 순환 신경망이 갱신된 것을 특징으로 하는,정보 처리 방법을 수행하도록 하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체
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메모리; 및적어도 하나의 롤(role) 정보와 적어도 하나의 필러(filler) 정보로 구성된 입력 정보를 수신하고, 복수의 모듈을 포함하는 인코더에서 상기 수신한 입력 정보를 인코딩한 히든 상태 정보를 획득하고, 상기 히든 상태 정보로부터 상기 적어도 하나의 롤 정보 및 상기 적어도 하나의 필러 정보를 추출하고, 상기 추출된 적어도 하나의 롤 정보 및 상기 추출된 적어도 하나의 필러 정보를 이용하여 텐서 곱(Tensor Product) 연산을 적용한 정보에 기반하여 상기 메모리를 업데이트하는 제어부(controller)를 포함하고,상기 인코더에 포함된 상기 복수의 모듈은, 복수의 순환 신경망(Recurrent neural network, RNN)에 대응하고,상기 인코더는, 상기 수신한 입력 정보에 대응하여 추출된 특징점과 상기 복수의 순환 신경망 간의 유사도를 고려하여, 상기 복수의 순환 신경망 중에서 선택된 일부 순환 신경망이 갱신된 것을 특징으로 하는,전자 장치
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