| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3 本文主要内容与章节安排 | 第20-23页 |
| 第二章 图像描述生成方法简介 | 第23-35页 |
| 2.1 图像描述生成 | 第23页 |
| 2.2 基于深度学习的图像描述生成方法 | 第23-34页 |
| 2.2.1 深度学习概述 | 第24-29页 |
| 2.2.2 基于编码器-解码器框架的图像描述生成模型 | 第29-30页 |
| 2.2.3 基于注意力机制的图像描述生成模型 | 第30-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于自适应注意力机制的图像描述生成方法 | 第35-51页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 自适应注意力机制概述 | 第35-37页 |
| 3.3 基于自适应注意力机制的图像描述生成模型 | 第37-40页 |
| 3.3.1 基于卷积神经网络的图像编码器 | 第37-38页 |
| 3.3.2 引入自适应注意力机制的双层LSTM语言解码器 | 第38-40页 |
| 3.4 实验结果 | 第40-49页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第40-46页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第46-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于强化学习的图像描述生成方法 | 第51-63页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 强化学习概述 | 第51-55页 |
| 4.3 基于强化学习的图像描述生成方法 | 第55-59页 |
| 4.4 实验结果 | 第59-62页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第59页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第59-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 总结 | 第63-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |