你好，世界：生成对抗神经网络Matlab代码-helloWorld

生成对抗神经网络matlab代码#NeuralTalk 该项目包含Python+numpy源代码，用于学习用句子描述图像的多模态循环神经网络。 这方面的工作最近出现在 a 中，并且在过去几个月里一直是研究界多篇学术论文的主题。 此代码目前实现了 和 提出的模型。 两种模型都采用图像并使用循环神经网络（LSTM 或 RNN）预测其句子描述。 概述 该项目的管道如下所示： 输入是使用 Amazon Mechanical Turk 收集的图像数据集和 5 个句子描述。 特别是，此代码库是为 、 和 数据集设置的。 在训练阶段，图像作为输入提供给 RNN，并要求 RNN 预测句子中的单词，条件是当前单词和先前的上下文，由神经网络的隐藏层介导。 在这个阶段，网络的参数通过反向传播进行训练。 在预测阶段，一组保留的图像被传递给 RNN，RNN 一次一个词地生成句子。 结果通过BLEU 分数和排名实验（即将推出）进行评估。 该代码还包括用于在 HTML 中可视化结果的实用程序。 依赖关系 Python 2.7 ，现代版本的numpy/scipy ， nltk （如果你想做 BLEU 分数评估）， a