AttentionModel在ImageCaption、MachineTranslation、SpeechRecognition等领域上有着不错的结果。
那么什么是AttentionModel呢？举个例子，给下面这张图片加字幕（ImageCaption）：一只黄色的小猫带着一个鹿角帽子趴在沙发上。
可以发现在翻译的过程中我们的注意力由小猫到鹿角帽子再到沙发（小猫→鹿角帽子→沙发）。
其实在很多和时序有关的事情上，人类的注意力都不是一成不变的，随着事情（时间）发展，我们的注意力不断改变。

flicrk8k数据集。
用于imagecaption等相关数据的处理

Akerasimplementationof"Show,AttendandTell:NeuralImageCaptionGenerationwithVisualAttention"

毕业设计飞机大战源码下载项目总结1.ImageCaption1.1项目简介所谓ImageCaption，即看图说话，是指从图片中自动生成一段描述性文字，有点类似于小时候做过的“看图说话”，对于人来说非常简单，但对于机器，却充满了挑战性。
机器要自动完成ImageCaption分为3步：(1)检测出图像中的物体；
(2)理解物体之间的相互关系；
(3)用合理的语言表达出来；
每一步都具有难度。
1.2基本要求ImageCaption（看图说话)任务是结合CV（ComputerVision，计算机视觉）和NLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）两个领域的一种比较综合的任务，ImageCaption模型的输入是一幅图像，输出是对该幅图像进行描述的一段文字。
这项任务要求模型可以识别图片中的物体、理解物体间的关系，并用一句自然语言表达出来。
1.3应用场景ImageCaption（看图说话)任务的应用场景非常广泛，主要包括：为照片匹配合适的文字，方便检索或省去用户手动配字；
协助视觉障碍者去理解图像内容；
在艺术创作和罪犯

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。