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rnn在matlab中实现srnn

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简介：
RNN的Matlab代码实现于2018年8月3日更新：我们替换了现有的nn.LSTM，并新增了SRNN层的PyTorch实现。 该层经过最少测试，目前还在发展中。 跳过递归神经网络的Matlab实现： 通过放弃递归神经网络结构，Gunnar A. Sigurdsson和陈新雷等合著了一篇关于视觉故事情节学习的文章。 该代码采用S-RNN体系结构进行封装，并基于MATLAB开发。 目前发布的版本中存在一些异常行为，请用户注意。 该代码的组织如下： rnn_trainnet.m：用于训练S-RNN脚本 rnn_testnet.m：用于生成多个专辑摘要并选择最优摘要脚本 predictnext_short.m：运行短期预测实验所需代码 predictnext_long.m：执行中长期预测实验所需的代码 数据集说明： 本文使用Yahoo Flickr 100M子集（9.4 GB）作为训练数据，其中包含带有图像URL和fc7特征的相册。 用于长期预测的数据集为（0.4 GB），采用以下模型可获得与图6中列相对应的数值结果： srnn：0.310648 ran：未提供具体值

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