27、图像字幕生成与神经机器翻译技术解析

图像字幕生成与神经机器翻译技术解析

1. 图像字幕生成

图像字幕生成是一个有趣且具有挑战性的任务，其学习模型是一个复杂的机器学习流程，主要包含以下几个关键部分：
- 图像特征向量提取 ：使用预训练的CNN模型（如16层的VGG）在大型分类数据集（如ImageNet）上推断给定图像的特征向量，避免从头训练模型。
- 词嵌入学习 ：使用CBOW算法学习字幕中单词的词嵌入，确保词嵌入的维度与图像特征向量的维度匹配，因为标准的LSTM无法处理动态维度的输入。
- LSTM训练 ：将图像特征向量和对应的字幕输入到LSTM中进行训练。

1.1 代码实现

以下是相关代码的具体实现：

is_train_text, train_inputs, train_labels = [],[],[]
for ui in range(num_unrollings):
    is_train_text.append(tf.placeholder(tf.bool,
        shape=None, name='is_train_text_data_%d'%ui))
    train_inputs.append(tf.placeholder(tf.float32,
        shape=[batch_size,input_size],name='train_inputs_%d'%ui))
    train_labels.append(tf.placeholder(tf.i