深度学习（卷积网络+递归网络）

最新推荐文章于 2025-03-14 22:16:56 发布
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版权
本文探讨了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的结合，分析了两者的相同点和不同点，重点讨论了它们在图片标注、视频行为识别和视频/图片问答等领域的应用。通过CNN进行特征提取，结合RNN进行语句生成和内容分类，实现了对复杂信息的时间空间特性的有效处理。

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目录

CNN+RNN

两种网络的相同点

在这里插入图片描述

两种网络的不同点

在这里插入图片描述

组合意义

  1. 大量信息同时具有时间空间特性：视频，图 文结合，真实的场景对话。
  2. 带有图像的对话，文本表达更具体。
  3. 视频相对图片描述的内容更完整。

结合方式

  1. CNN 特征提取，用于RNN语句生成→图片标注
  2. RNN特征提取用于CNN内容分类→视频分类
  3. CNN特征提取用于对话问答→图片问答

结合方式的实现

在这里插入图片描述

图片标注

基本思路

CNN网络中全连接层特征描述图片，特 征与LSTM输入结合

模型设计

整体结构

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