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统计图问答任务的神经网络算法研究
文献摘要：
现有的统计图问答任务算法大多依赖于大型的预训练深度网络获取图像的特征,但采用预训练的方式不能保障算法在场景任务下的泛化能力,并且大型算法网络会限制算法模型在实际场景下的响应等性能.本文通过研究统计图问答任务下的图像特征获取技术,结合神经网络的稠密连接技术,提出新的轻量型算法获取丰富的图像特征,来提升图像特征在问答推理过程的作用,并基于此提出新的算法框架来解决统计图问答任务.
文献关键词：
统计图问答;神经网络;稠密连接
中图分类号：
作者姓名：
孙红梅
作者机构：
福建广播电视大学三明分校 福建 三明 365000
文献出处：
引用格式：
[1]孙红梅-.统计图问答任务的神经网络算法研究)[J].福建电脑,2022(03):5-9
A类：
统计图问答
B类：
神经网络算法,算法研究,预训练,深度网络,泛化能力,法网,算法模型,图像特征,稠密连接,连接技术,轻量型算法,问答推理,推理过程
AB值：
0.256964
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