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rnn与图像语义分析,图像情感语义分析

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学习比较的深度学习模型:用于少量学习的关系网络在视觉识别任务中取得了巨大成功 。将稀疏张量转换成稠密张量，主要参数2: inputs:是三维floatTensor.logits是网络前向传播推理的计算结果 。

1、CNN和RNN在文本分类过程中的区别整理在和CNN卷积的情况下 ， 有几个关键点:一个是文字和图片不一样，图片有长度和宽度，然后是深度(RGB) 。对应正文，假设文章中有N个单词，每个单词嵌入K维，那么输入就是N*K，其中N可以理解为高度，K为长度和深度1 。那么卷积中特征提取器(滤波器)的高度h有多大呢？通常，您可以从3开始，这意味着三元模型特征被捕获 。
【rnn与图像语义分析,图像情感语义分析】
特征提取器(过滤器)的长度一般设置为词向量的维数，这样可以保证每个过滤器提取的是Nh 1个特征点而不是一个平面(想想为什么) 。最重要的是，在文中，工作的池层一般是maxpooling 。对于每个滤波器，应用全序列上的maxpooling得到一个特征点(或者也用kmaxpooling得到k个点)，多个滤波器组合可以得到一系列特征，最后的全连通层被分类 。

2、利用CRNN来识别图片中的文字(二定义一个稀疏张量 。将稀疏张量转换成稠密张量 。计算ctc_loss 。主要参数1:标签:int 32稀疏张量是数据的真实标签 。通常，首先使用sparse_placeholder() ， 然后在会话中馈入训练数据batch_y 。Batch_y由SparseTensor使用sparse_tuple_from(y)函数计算 。

值，形状)形式的三元组 。主要参数2: inputs:是三维floatTensor.logits是网络前向传播推理的计算结果 。形是内容提取，适合解线性序列问题；2.可以接受不确定长度的输入；3.随着LSTM的引入，捕捉远距离依赖的能力得到加强 。RNN本身的序列依赖结构对大规模并行计算相当不友好 。为什么平行差？因为s(t)的计算依赖于s(t1) ， 而且不同步长的隐层都是连通的 。也就是说，T时刻的一个隐层神经元与T1时刻的所有隐层神经元相连 。方案一:隐层神经元间并行计算首先 ， 在t时刻和T1时刻并行计算是不可能的，但是t时刻和T1时刻神经元的整体连接可以变成单个连接 ， 这样就可以在隐层之间进行并行计算 。

3、《LearningtoCompare:RelationNetworkforFew-ShotLearning》深度学习模型在视觉识别的任务中取得了巨大的成功 。然而，这些监督学习模型需要大量的标记数据和多次迭代来训练大量的参数 。由于标记的成本，这严重限制了它们对新类的可扩展性，但从根本上限制了它们对新的或罕见的类的适用性 。在这些类别中，大量标注的图像可能根本不存在 。相比之下，人类非常擅长在很少或没有直接监督的情况下识别物体，比如小样本学习或零样本学习 。
由于传统的深度学习方法在每个类别中只有一个或几个样本时无法很好地工作，以及人们对小样本学习和零样本学习的学习能力 ， 最近人们对机器小样本学习和零样本学习的兴趣重新燃起 。小样本学习旨在从很少的标记样本中识别新的视觉类别，只有一个或几个例子的可用性对深度学习中的标准“微调”实践提出了挑战 。在数据有限的情况下，数据增强和正则化技术可以缓解过拟合问题，但无法解决 。

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