초록 ▼

본 발명은 온라인 베이지안 퓨샷 학습 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 입력된 전체 서포트 데이터의 맥락 정보를 기반으로 영역 및 작업을 추정하는 단계; 상기 추정된 영역 및 작업에 기반하여 작업 수행 모델의 초기 파라미터의 변조 정보를 획득하는 단계; 상기 변조 정보를 기반으로 상기 작업 수행 모델의 초기 파라미터를 변조하는 단계; 상기 변조된 작업 수행 모델의 파라미터를 정규화하는 단계; 상기 정규화된 작업 수행 모델의 파라미터를 상기 전체 서포트 데이터로의 적응을 수행하는 단계; 상기 적응된 작업 수행 모델의 파라미터를 이용하

본 발명은 온라인 베이지안 퓨샷 학습 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 입력된 전체 서포트 데이터의 맥락 정보를 기반으로 영역 및 작업을 추정하는 단계; 상기 추정된 영역 및 작업에 기반하여 작업 수행 모델의 초기 파라미터의 변조 정보를 획득하는 단계; 상기 변조 정보를 기반으로 상기 작업 수행 모델의 초기 파라미터를 변조하는 단계; 상기 변조된 작업 수행 모델의 파라미터를 정규화하는 단계; 상기 정규화된 작업 수행 모델의 파라미터를 상기 전체 서포트 데이터로의 적응을 수행하는 단계; 상기 적응된 작업 수행 모델의 파라미터를 이용하여 쿼리 데이터의 입력에 대한 작업을 수행하여 작업 수행 손실을 산출하는 단계; 상기 전체 서포트 데이터 및 상기 쿼리 데이터의 입력에 대한 로짓 쌍을 획득하는 단계; 상기 획득한 로짓 쌍을 기반으로 대조 손실을 산출하는 단계; 상기 작업 수행 손실과 상기 대조 손실에 기반하여 전체 손실을 산출하는 단계; 및 상기 전체 손실을 기준치로 하여 상기 전체 모델의 초기 파라미터를 갱신하는 단계를 포함한다.

대표청구항 ▼

컴퓨터에 의해 수행되는 방법에 있어서,입력된 전체 서포트 데이터의 맥락 정보를 기반으로 영역 및 작업을 추정하는 단계;상기 추정된 영역 및 작업에 기반하여 작업 수행 모델의 초기 파라미터의 변조 정보를 획득하는 단계;상기 변조 정보를 기반으로 상기 작업 수행 모델의 초기 파라미터를 변조하는 단계;상기 변조된 작업 수행 모델의 파라미터를 정규화하는 단계;상기 정규화된 작업 수행 모델의 파라미터를 상기 전체 서포트 데이터로의 적응을 수행하는 단계;상기 적응된 작업 수행 모델의 파라미터를 이용하여 쿼리 데이터의 입력에 대한 작업을 수행하

컴퓨터에 의해 수행되는 방법에 있어서,입력된 전체 서포트 데이터의 맥락 정보를 기반으로 영역 및 작업을 추정하는 단계;상기 추정된 영역 및 작업에 기반하여 작업 수행 모델의 초기 파라미터의 변조 정보를 획득하는 단계;상기 변조 정보를 기반으로 상기 작업 수행 모델의 초기 파라미터를 변조하는 단계;상기 변조된 작업 수행 모델의 파라미터를 정규화하는 단계;상기 정규화된 작업 수행 모델의 파라미터를 상기 전체 서포트 데이터로의 적응을 수행하는 단계;상기 적응된 작업 수행 모델의 파라미터를 이용하여 쿼리 데이터의 입력에 대한 작업을 수행하여 작업 수행 손실을 산출하는 단계;이전 영역 및 상기 이전 영역과 연속되는 현재 영역에서의 전체 작업 수행 모델의 초기 파라미터로 상기 전체 서포트 데이터 및 상기 쿼리 데이터의 입력에 대한 로짓 쌍을 획득하는 단계;상기 획득한 로짓 쌍을 기반으로 대조 손실을 산출하는 단계; 상기 작업 수행 손실과 상기 대조 손실에 기반하여 전체 손실을 산출하는 단계; 및상기 전체 손실을 기준치로 하여 상기 전체 작업 수행 모델의 초기 파라미터를 갱신하는 단계를 포함하는,멀티 영역 기반의 온라인 학습 및 퓨샷 학습이 통합된 온라인 베이지안 퓨샷 학습 방법.