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基于视觉注意力与主题模型的图像中文描述生成方法研究

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基于视觉注意力与主题模型的图像中文描述生成方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-15页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-12页
  1.3 本文主要内容与创新点第12-13页
  1.4 论文组织第13-15页
第2章 图像自动描述基础知识第15-23页
  2.1 卷积神经网络第15-16页
  2.2 循环神经网络第16-18页
  2.3 中文分词及词向量第18-19页
  2.4 网络训练及优化技术第19-22页
    2.4.1 非线性激活函数第19-20页
    2.4.2 损失函数第20页
    2.4.3 防止过拟合第20-21页
    2.4.4 BEAMSEARCH第21-22页
    2.4.5 优化技术第22页
  2.5 本章小结第22-23页
第3章 基于视觉注意力的图像描述生成模型第23-39页
  3.1 基于神经网络的图像描述框架第23-26页
  3.2 基于视觉注意力的图像描述模型第26-31页
    3.2.1 注意力机制第26-27页
    3.2.2 基于视觉注意力的单层循环神经解码模型第27-30页
    3.2.3 基于视觉注意力的双层循环神经解码模型第30-31页
  3.3 实验数据第31-32页
  3.4 实验结果与分析第32-37页
    3.4.1 实验评测指标第32页
    3.4.2 模型参数设定第32-33页
    3.4.3 实验结果分析第33-37页
  3.5 本章小结第37-39页
第4章 基于主题模型的图像描述生成模型第39-55页
  4.1 图像描述生成模型中主题信息的重要性第39-40页
  4.2 主题抽取第40-42页
  4.3 基于主题的图像描述生成模型第42-48页
    4.3.1 主题表示第43-44页
    4.3.2 图像主题提取与预测第44-46页
    4.3.3 基于主题的生成网络第46-48页
  4.4 实验结果与分析第48-54页
    4.4.1 主题模型实验结果第48-50页
    4.4.2 基于主题模型的图像描述生成模型实验结果第50-54页
  4.5 本章小结第54-55页
第5章 结论与展望第55-57页
  5.1 结论第55页
  5.2 展望第55-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-64页
附录1 攻读学位期间的研究成果第64-65页
附录2 攻读学位期间参加的科研项目第65-66页
详细摘要第66-70页

本篇论文共70页,点击这进入下载页面
 
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