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图像生成诗歌的端到端模型研究

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图像生成诗歌的端到端模型研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 研究背景及意义第14-17页
        1.1.1 研究背景第15-17页
        1.1.2 研究意义第17页
    1.2 国内外研究现状第17-18页
    1.3 主要研究内容和贡献点第18-19页
    1.4 论文结构第19-20页
第二章 诗歌生成的关键技术综述第20-36页
    2.1 简述深度学习第20-22页
    2.2 长短期记忆网络第22-23页
    2.3 编码器-解码器模型第23-25页
    2.4 传统的诗歌生成模型第25-29页
        2.4.1 随机组合诗歌模型第25页
        2.4.2 基于模板的诗歌模型第25-26页
        2.4.3 基于模式的诗歌模型第26页
        2.4.4 基于实例推理的诗歌模型第26-27页
        2.4.5 基于遗传算法的诗歌模型第27-29页
        2.4.6 基于自动文摘的诗歌模型第29页
        2.4.7 基于统计机器翻译的诗歌模型第29页
    2.5 深度学习的诗歌生成模型第29-35页
        2.5.1 基于循环神经网络的诗歌模型第29-31页
        2.5.2 基于注意力机制的诗歌模型第31-33页
        2.5.3 基于多次迭代的诗歌模型第33-34页
        2.5.4 基于变分自编码器的诗歌模型第34-35页
    2.6 本章小结第35-36页
第三章 问题定义与系统模型第36-45页
    3.1 问题定义第36-37页
    3.2 基于FCN-LSTM的诗歌生成模型Anne第37-44页
        3.2.1 Anne诗歌模型框架第37-38页
        3.2.2 FCN-LSTM的编码器-解码器模型第38-40页
        3.2.3 注意力机制第40-43页
        3.2.4 诗歌多样化策略第43-44页
    3.3 本章小结第44-45页
第四章 实验设计与结果分析第45-52页
    4.1 实验环境第45页
    4.2 实验数据第45-46页
    4.3 模型训练参数设置第46页
        4.3.1 FCN编码器的参数设置第46页
        4.3.2 LSTM解码器的参数设置第46页
        4.3.3 注意力机制的参数设置第46页
    4.4 诗歌模型结构实验第46-47页
        4.4.1 实验设计第46-47页
        4.4.2 实验结果与分析第47页
    4.5 诗歌模型图灵测试实验第47-49页
        4.5.1 实验设计第47-48页
        4.5.2 实验结果与分析第48-49页
    4.6 诗歌模型的多模型对比实验第49-51页
        4.6.1 实验设计第49-50页
        4.6.2 实验结果与分析第50-51页
    4.7 本章小结第51-52页
总结与展望第52-54页
参考文献第51-60页
攻读学位期间发表的成果第60-62页
致谢第62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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