2bachillerato2evaluacion

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A

antonioamayatena

JUNTAS DE EVALUACIÓN
SEGUNDA
2º BACHILLERATO

EDIFICIO PILAR

Martes, 6 de Marzo

2º Bachillerato Grupo C 16:00 HORAS
2º Bachillerato Grupo B 16:40 HORAS
2º Bachillerato Grupo A 17:20 HORAS

Castuera, 22 de febrero de 2012

Equipo Directivo

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http://imatge-upc.github.io/vqa-2016-cvprw/ This thesis studies methods to solve Visual Question-Answering (VQA) tasks with a Deep Learning framework.As a preliminary step, we explore Long Short-Term Memory (LSTM) networks used in Natural Language Processing (NLP) to tackle Question-Answering (text based). We then modify the previous model to accept an image as an input in addition to the question. For this purpose, we explore the VGG-16 and K-CNN convolutional neural networks to extract visual features from the image. These are merged with the word embedding or with a sentence embedding of the question to predict the answer. This work was successfully submitted to the Visual Question Answering Challenge 2016, where it achieved a 53,62\% of accuracy in the test dataset. The developed software has followed the best programming practices and Python code style, providing a consistent baseline in Keras for different configurations.

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