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信息记录材料２０２５年９月第２６卷第９期

基于递归神经网络的计算机图形描述算法分析

吴绘萍

（潍坊科技学院计算机学院山东潍坊２６２７００）

【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

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描述质量。实验结果表明：该算法在双语评估替补４（ＢＬＥＵ４）、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

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【中图分类号】ＴＰ３９１４１【文献标识码】Ａ【文章编号】１００９５６２４（２０２５）０９００５５０３

０引言在计算机图形描述任务中，采用梯度裁剪策略，限制

随着计算机图形应用的快速发展，准确理解并描述图梯度范数不超过阈值。该策略结合自适应学习率优化器

形内容的需求日益增长。然而，传统图形描述算法在语义（如Ａｄａｍ），显著提升了训练稳定性，使模型能够高效学

理解和计算效率方面存在明显不足。递归神经网络习图形序列的复杂模式。

（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＲＮＮ）因其优异的序列建模能１３递归神经网络在图形处理中的应用

－

［１２］ＲＮＮ凭借其序列建模特性，在图形处理中展现出独

力，为图形描述任务提供了新的解决思路。本文结合

动态采样、注意力机制和指针生成网络等技术，构建了一特的优势。在分类任务中，ＲＮＮ通过深度优先或广度优

个端到端的图形描述框架，在保持计算效率的同时显著提先遍历实现拓扑结构序列化，有效捕获节点间的连接模式

升了描述质量，为智能图形处理领域提供了新的技术与层次关系。对于生成任务，ＲＮＮ采用自回归方式逐步

方案。构建图形元素，利用隐状态传递历史信息，确保生成结构

１递归神经网络概述的合理性和一致性，这一特性在分子图生成等应用中表现

１１递归神经网络的结构与原理优异。特别是在处理层次化图形数据（如社交网络）时，

ＲＮＮ的核心在于其循环结构，使其能够处理序列数ＲＮＮ的递归机制能够自然地实现从局部到全局的特征整

据并保留历史信息。当前时刻ｔ的隐藏状态ｈ的计算，依ｔ合。与传统图神经网络相比，ＲＮＮ在时序演化图形处理

－和顺序决策生成任务中具有明显优势，为图形描述提供了

赖于前一时刻ｔ１的隐藏状态ｈ和当前时刻ｔ的输入

－

ｔ１

ｘ，数学表达式为有效的技术路径。

ｔ

＝＋＋

ｈσ（Ｗｈ－Ｗｘｂ）