基于递归神经网络的计算机图形描述算法分析

摘要

针对传统图形描述算法在语义理解和结构分析方面的局限性，本文提出了一种基于递归神经网络(RNN)的层次化图形描述算法。通过动态节点采样策略优化图形序列化过程，采用双层注意力机制实现层次化特征编码，并设计混合指针生成网络提升描述质量。实验结果表明：该算法在双语评估替补-4(BLEU-4)、拓扑准确率和推理速度三项关键性能指标上均显著优于传统图形描述算法，实现了语义描述与结构分析的高效统一建模。

关键词

递归神经网络 / 层次化 / 图形描述算法 / 双层注意力机制 / 混合指针生成网络