| 一种改进的LSTM模型在图像标题生成中的应用 |
| |
| 引用本文： | 王志平,郑宝友,刘仪伟.一种改进的LSTM模型在图像标题生成中的应用[J].计算机与现代化,2020,0(4):37-41. |
| |
| 作者姓名： | 王志平 郑宝友 刘仪伟 |
| |
| 作者单位： | 大连海事大学理学院,辽宁大连116000;大连海事大学理学院,辽宁大连116000;大连海事大学理学院,辽宁大连116000 |
| |
| 基金项目： | 中央高校基础研究基金资助项目 |
| |
| 摘 要： | 为解决传统长短时记忆(LSTM)神经网络存在过早饱和的问题，使得对给定的图片能够生成更准确的描述，提出一种基于反正切函数的长短时记忆(ITLSTM)神经网络模型。首先，利用经典的卷积神经网络模型提取图像特征；然后，利用ITLSTM神经网络模型来表征图像对应的描述；最后在Flickr8K数据集上评估模型的性能,并与几种经典的图像标题生成模型如Google NIC等进行比较，实验结果表明本文提出的模型能够有效地提高图像标题生成的准确性。
|
| 关 键 词： | 图像标题生成 反正切函数 长短时记忆神经网络 卷积神经网络 |
| 收稿时间： | 2020-04-24 |
An Improved LSTM Model in the Application of Image Caption Generation |
| |
| WANG Zhi-ping,ZHENG Bao-you,LIU Yi-wei.An Improved LSTM Model in the Application of Image Caption Generation[J].Computer and Modernization,2020,0(4):37-41. |
| |
| Authors: | WANG Zhi-ping ZHENG Bao-you LIU Yi-wei |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | image caption generation inverse tangent function Long Short-Term Memory (LSTM) neural network convolutional neural network |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《计算机与现代化》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机与现代化》下载全文 |
