基于卷积神经网络的图像特征提取算法与图像分类问题研究

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基于卷积神经网络的图像特征提取算法与图像分类问题研究

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基于卷积神经网络的图像特征提取算法与图像分类问题研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第1章引言	第7-15页
1.1 图像分类研究背景与意义	第7-9页
1.2 深度学习的研究历史与现状	第9-10页
1.3 深度学习平台与图像数据集调研	第10-13页
1.3.1 深度学习框架与平台	第11-12页
1.3.2 图像数据集	第12-13页
1.4 本文结构	第13-15页
第2章神经网络与卷积神经网络技术综述	第15-32页
2.1 感知器	第15-16页
2.2 前馈神经网络	第16-23页
2.2.1 模型结构	第16-17页
2.2.2 激活函数	第17-18页
2.2.3 训练方法	第18-23页
2.3 卷积神经网络	第23-32页
2.3.1 模型结构	第23-24页
2.3.2 卷积核	第24页
2.3.3 卷积层	第24-26页
2.3.4 池化层	第26页
2.3.5 训练方法	第26-30页
2.3.6 卷积核可视化	第30-32页
第3章无监督学习卷积核生成方法	第32-47页
3.1 自动编码器网络	第32-38页
3.1.1 模型结构	第32-33页
3.1.2 特征提取器的训练及可视化	第33-35页
3.1.3 稀疏自动编码器网络	第35-36页
3.1.4 自动编码器网络的扩展	第36-38页
3.2 深度置信网络	第38-47页
3.2.1 限制玻尔兹曼机	第39-40页
3.2.2 模型参数梯度计算	第40-42页
3.2.3 吉布斯采样与对比散度学习方法	第42-44页
3.2.4 深度置信网络的训练	第44-45页
3.2.5 参数可视化	第45-47页
第4章基于主成分分析的卷积核生成方法	第47-61页
4.1 主成分分析	第47-50页
4.1.1 主成分向量计算	第47-48页
4.1.2 数据降维与恢复	第48-49页
4.1.3 主成分向量可视化	第49-50页
4.2 PCANet	第50-55页
4.2.1 第一PCA卷积层	第52-53页
4.2.2 第二PCA卷积层	第53-54页
4.2.3 输出层	第54-55页
4.2.4 卷积核可视化	第55页
4.3 聚类PCA网络	第55-61页
4.3.1 K-means聚类方法	第56-57页
4.3.2 图像片聚类	第57-58页
4.3.3 过完备词典与自适应选择卷积核	第58-61页
第5章图像分类实验	第61-67页
5.1 MNIST数据集实验	第61-63页
5.2 CIFAR 10数据集实验	第63-67页
第6章总结与展望	第67-68页
参考文献	第68-72页
在学期间的研究成果	第72-73页
致谢	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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