【摘 要】
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随着深度学习的不断发展,特别是CNN网络在图像识别领域的卓越表现,这使得利用编码器-解码器结构的模型将图形用户界面转换为对应的代码序列成为可能。由于描述Web用户界面(We
【基金项目】
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廊坊市科技技术研究与发展计划项目研究成果,项目名称《基于深度学习的软件代码生成技术研究》,项目编号:2018011041
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随着深度学习的不断发展,特别是CNN网络在图像识别领域的卓越表现,这使得利用编码器-解码器结构的模型将图形用户界面转换为对应的代码序列成为可能。由于描述Web用户界面(Web UI)常用HTML(Hypertext Marked Language)语言,因此有学者采用RNN、LSTM、GRU等循环神经网络作为解码器的基本结构,由于循环神经网络训练速度较慢,利用其作为解码器的模型在训练和预测过程中会花费较多的时间。考虑到用于描述Web UI的HTML语言是一种典型的结构化语言,其单词序列的时序特性并不是十分
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