【摘 要】
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为了提高图像理解(Image Captioning)的预测性能,设计了一种基于"融合门"的深度神经网络模型。该"融合门"网络模型基于编码器-解码器结构设计,是卷积神经网络与循环神经网络的融合。算法首先将输入图像通过VGGNet-16网络进行卷积,得到对应的4096维输出向量,然后将卷积后的输出向量与标注语句向量合并,作为输入向量进入改进后的"融合门"网络,最后获得新的网络输出结果。上述过程按照时间
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61575090)。
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为了提高图像理解(Image Captioning)的预测性能,设计了一种基于"融合门"的深度神经网络模型。该"融合门"网络模型基于编码器-解码器结构设计,是卷积神经网络与循环神经网络的融合。算法首先将输入图像通过VGGNet-16网络进行卷积,得到对应的4096维输出向量,然后将卷积后的输出向量与标注语句向量合并,作为输入向量进入改进后的"融合门"网络,最后获得新的网络输出结果。上述过程按照时间步逐次迭代,最终完成网络训练。使用权威的CIDEr评价指标来评估该"融合门"网络的预测结果,实验结果表明
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