[发明专利]图片问答方法及装置有效
| 申请号： | 201711308733.1 | 申请日： | 2017-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN108021897B | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 杨松 | 申请（专利权）人： | 北京小米移动软件有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京英创嘉友知识产权代理事务所(普通合伙) 11447 | 代理人： | 曾尧 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清河*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开是关于一种图片问答方法及装置，包括接收图片和与所述图片相关的问题；通过CNN提取所述图片的图像特征向量；通过第一RNN提取所述问题的编码特征向量；将所述图像特征向量和所述编码特征向量进行拼接，得到联合特征向量；通过解码神经网络对所述联合特征向量进行解码，生成所述问题的答案；其中，所述CNN、第一RNN和解码神经网络是在三者作为整体网络的情况下，以端到端的方式训练得到的神经网络。根据本公开实施例的图片问答方法及装置能够生成与图片相关的问题的答案，且各步骤采用的CNN、第一RNN和解码神经网络是在三者作为一个整体的情况下，进行端到端的训练下得到的，消除了累计误差，提高了问答的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 图片 问答 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种图片问答方法，其特征在于，包括：接收图片和与所述图片相关的问题；通过卷积神经网络CNN提取所述图片的图像特征向量；通过第一循环神经网络RNN提取所述问题的编码特征向量；将所述图像特征向量和所述编码特征向量进行拼接，得到联合特征向量；通过解码神经网络对所述联合特征向量进行解码，生成所述问题的答案；其中，所述CNN、第一RNN和解码神经网络是在三者作为整体网络的情况下，以端到端的方式训练得到的神经网络。
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