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基于深度学习的场景分类

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基于深度学习的场景分类
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
1 绪论第9-15页
  · 课题研究的背景第9-10页
  · 国内外研究现状第10-12页
    · 场景分类的研究现状第10-11页
    · 深度学习在图像领域的研究现状第11-12页
  · 课题研究意义第12-13页
  · 本文的章节安排及主要内容第13-15页
2 相关基础理论第15-33页
  · 场景分类的概念和特点第15-18页
    · 场景分类的概念第15-16页
    · 场景分类的主要特点第16-18页
  · 机器学习中常用的分类模型第18-23页
    · SVM分类模型第18-20页
    · Softmax回归模型第20-23页
    · K-近邻分类模型第23页
  · 人工神经网络第23-27页
    · 神经元第24-25页
    · 神经网络第25-27页
  · BP网络模型第27-32页
    · BP网络的基本原理第27-29页
    · BP算法的数学表达第29-31页
    · BP算法的执行步骤第31-32页
  · 本章小结第32-33页
3 深度学习网络模型第33-43页
  · 深度学习第33-35页
    · 深度学习简介第33-34页
    · 深度学习基本思想第34页
    · 深度学习训练过程第34-35页
  · 深度学习常用方法第35-40页
    · 自动编码器第35-36页
    · 稀疏自动编码器第36-37页
    · 受限玻尔兹曼机第37-40页
  · 深度信念神经网络第40-42页
  · 本章小结第42-43页
4 基于深度卷积神经网络的场景分类第43-55页
  · 卷积神经网络第43-45页
    · 卷积神经网络结构第43-44页
    · 卷积神经网络的优越性第44-45页
  · 基于深度卷积神经网络算法第45-48页
    · 模型简介第45-46页
    · 系统层次及参数设置第46-48页
    · 特征提取与模型训练第48页
  · 实验结果及分析第48-54页
    · 实验设置第48-49页
    · ImageNet-2012数据集上实验第49-52页
    · NUS-WIDE数据集上实验第52-54页
  · 本章小结第54-55页
5 总结和展望第55-56页
  · 总结第55页
  · 展望第55-56页
参考文献第56-59页
致谢第59页

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