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文档简介
本课件包括：演示文稿，示例，代码，题库，和声音等，小象学院拥有完全知识的权利；只限于善意散播。任何其他人或机构不得盗版、、仿造其中的 纽约城市大学博 博ID：weightlee03（相关资料 ID：wiibrew（课程代码发布） 结✔ ✔ ✔✔3提1. 行为识 问5.实例学习Image 自动标 期待目2.CNN，RNN特征提取方面异同，结合的特点，在标注／分类／问答应用3.明白 提1. 行为识 问5.实例学习Image 自动标 CNN卷积神经网 RNN递归神经网 1.2. 组合意 特征提取用 N内容分类 CNN特征提取用 问答 特征提取：LSTM输出，FC特征合并：Concatenate层；Attention相结果输出：连续语句输出LSTM，组合类回归 提1. 行为识 问5.实例学习Image 自动标 标问题描 标基本思描述的对象大量图像信息，图像信息表达 标 标LSTM输入 标 标CNN特征提标注生成Word2Vect向 标梯度上限(gradientclip ),学习率调整(adaptive 标CNN 标标注升级－详细标JustinJohnson,AndrejKarpathy,LiFei-FeiCVPR 标标注升级－详细标DenseCap训练 标标注升级－详细标DenseCapvs 标 ，， 提1. 行为识 问5.实例学习Image 自动标 CNN版 N特征融LSTM判 N特征融LSTM融Linearregr＋ N特征筛选＋融 RNN用于确定哪些 CNN直接产生目标候选 提1. 行为识 问5.实例学习Image 自动标 案 案 (word 模型设计 CNN特征的fisher 注意力图对问答123 提1. 行为识 问5.实例学习Image 自动标 总2.CNN，RNN特征提取方面特征，结合的特点，在标注／分类／问答应用3.明白 总课 ：
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