deep-learning - 如何从特征向量或单词生成句子？

Question

我使用 VGG 16-Layer Caffe 模型作为图像标题，每张图像有几个标题。现在，我想从这些标题(单词)中生成一个句子。
我在一篇关于 LSTM 的论文中读到我应该从训练网络中移除 SoftMax 层并提供来自 fc7 的 4096 个特征向量。层直接到 LSTM。
我是 LSTM 和 RNN 的新手。
我应该从哪里开始？是否有任何教程显示如何通过序列标记生成句子？

Answer 1

AFAIK BVLC/caffe 的 master 分支尚不支持循环层架构。

你应该拉分支 recurrent来自 jeffdonahue/caffe .该分支支持 RNN 和 LSTM。
它还包含详细的 example关于如何生成使用 MS COCO 训练的图像标题数据。