nips 2014에 발표된 논문인데 citation도 꽤 높은(369회 인용) 논문입니다.
cs231n 2017 마지막 부분에서도 소개된 논문인데요
사람이 사물을 인식할 때, 응시하는 초점을 옮겨가는 것을 모사한 모델입니다
즉, object recognition을 할 때에 전체 사진을 보지않고, 일부만 보되, 초점을 옮겨가는 방식인데요,
일부를 볼때는 CNN을 쓰고, 초점을 옮겨가는 과정은 RNN과 policy graident(REINFORCE)를 통해 학습을 합니다.
https://papers.nips.cc/paper/5542-recurrent-models-of-visual-attention.pdf
nips 2014에 발표된 논문인데 citation도 꽤 높은(369회 인용) 논문입니다. cs231n 2017 마지막 부분에서도 소개된 논문인데요
사람이 사물을 인식할 때, 응시하는 초점을 옮겨가는 것을 모사한 모델입니다 즉, object recognition을 할 때에 전체 사진을 보지않고, 일부만 보되, 초점을 옮겨가는 방식인데요, 일부를 볼때는 CNN을 쓰고, 초점을 옮겨가는 과정은 RNN과 policy graident(REINFORCE)를 통해 학습을 합니다.
8월 첫째주 논문스터디에서 발표하도록 하겠습니다