基于递归网络的图文标注算法研究

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基于递归网络的图文标注算法研究

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基于递归网络的图文标注算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-18页
1.1 研究背景	第10-12页
1.2 研究现状	第12-17页
1.2.1 生成模型算法	第13-15页
1.2.2 检索模型算法	第15-17页
1.3 本文内容和结构	第17-18页
第二章基于递归网络的图文标注算法	第18-44页
2.1 自动图文标注中的图像特征提取	第18-32页
2.1.1 人工神经网络	第18-24页
2.1.2 多层人工神经网络	第24-28页
2.1.3 深度卷积网络	第28-32页
2.2 自动图文标注中的语言模型	第32-41页
2.2.1 语言模型	第32-33页
2.2.2 N-Grams模型	第33-34页
2.2.3 基本RNN网络	第34-40页
2.2.4 LSTM模型	第40-41页
2.3 基于CNN和RNN的自动图文标注基本模型	第41-43页
2.3.1 BRNN模型结构	第41-43页
2.4 本章总结	第43-44页
第三章改进的自动图文标注算法	第44-69页
3.1 基本模型分析与改进思路	第44-48页
3.1.1 BRNN模型的分析	第44-46页
3.1.2 创新点思路	第46-48页
3.2 WICN（Word Image Caption Network）模型	第48-57页
3.2.1 WICN模型改进思路	第48-49页
3.2.2 WICN模型结构	第49-57页
3.3 实验	第57-68页
3.3.1 深度学习框架对比	第57-58页
3.3.2 数据库	第58-59页
3.3.3 评价方法	第59-61页
3.3.4 实验结果	第61-68页
3.4 本章总结	第68-69页
第四章中文自动图文标注算法研究	第69-89页
4.1 基于前分词的WICN模型	第69-73页
4.1.1 中文分词算法	第69-72页
4.1.2 前分词方法的缺点	第72-73页
4.2 中文与英文表达形式的差别	第73-76页
4.3 改进的中文WICN模型	第76-82页
4.3.1 基于单字编码的WICN模型	第76页
4.3.2 基于统一编码的WICN模型	第76-78页
4.3.3 基于统一编码的后分词WICN模型	第78-82页
4.4 实验结果	第82-88页
4.4.1 数据库	第82页
4.4.2 实验	第82-88页
4.5 本章总结	第88-89页
总结和展望	第89-91页
参考文献	第91-95页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第95-96页
致谢	第96-97页
附件	第97页

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