attention model
先看下之前用CNN+RNN做Captioning的model，图片经过CNN（包括CONV和FC）后的feature输入到RNN的入口处（RNN仅此一次使用到图片信息），然后用training data中包含的对应的文字信息求出vocabulary的分布，如此即可计算loss来进行training 上面的这个方法有些缺陷，我们希望 1. RNN能多次看图片的信息 2. 每次能focus图片的不同部
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