基于深度学习和迁移学习的跨模态检索研究
本文介绍基于深度学习和迁移学习的跨模态检索技术的研究成果，主要探讨如何在不同媒体之间实现语义的转换和匹配。通过对CNN和LSTM的结合运用，有效实现了跨模态信息的提取和分类。作者通过实验验证了该技术的有效性。若您对跨模态检索技术感兴趣，不妨来看看本文。
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