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srnn：跳过递归神经网络的matlab代码实现
资源介绍
rnn的matlab代码实现2018年8月3日更新：我们添加了SRNN层的PyTorch实现，取代了nn.LSTM。
该层已经过最少的测试，并且正在开发中。
跳过递归神经网络的Matlab实现：
通过跳过递归神经网络学习视觉故事情节Gunnar
A.
Sigurdsson，陈新雷，Abhinav
Gupta
该代码是递归神经网络的MATLAB实现，由S-RNN体系结构包装。
该代码是最近发布的，因此如果您遇到任何奇怪的行为，请告诉我。
该代码的组织方式如下：
rnn_trainnet.m是用于训练S-RNN的脚本
rnn_testnet.m是用于生成多个专辑的摘要并选择最佳摘要的脚本
predictnext_short.m是用于运行本文短期预测实验的代码
predictnext_long.m是运行本文中长期预测实验的代码
数据
本文使用的Yahoo
Flickr
100M的子集：（9.4
GB）
它包含带有图像URL和fc7功能（按代码使用的格式）的相册。
用于评估长期预测的数据：
（0.4
GB）
使用以下模型应该得到与图6中的列相对应的以下数字。
srnn：0.310648
ran