基于分块卷积的大图像输入卷积神经网络优化

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基于分块卷积的大图像输入卷积神经网络优化

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基于分块卷积的大图像输入卷积神经网络优化

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-17页
1.1 研究背景及意义	第9-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.3 论文安排	第14-17页
第二章卷积神经网络	第17-27页
2.1 人工神经网络	第17-20页
2.1.1 人工神经网络基本概述	第17-18页
2.1.2 人工神经网络基本理论	第18-20页
2.2 卷积神经网络	第20-27页
2.2.1 卷积神经网络的结构及典型架构	第20-21页
2.2.2 卷积过程	第21-22页
2.2.3 降采样过程	第22页
2.2.4 卷积神经网络的学习训练过程	第22-27页
第三章基于CNN的手写数字识别系统的实现	第27-35页
3.1 基于CNN的手写数字识别	第27-28页
3.1.1 手写数字识别简介	第27页
3.1.2 手写数字识别的一般过程	第27-28页
3.2 数据结构和封装	第28-30页
3.3 系统核心功能	第30-32页
3.3.1 网络的构建	第30-31页
3.3.2 CNN的训练过程	第31页
3.3.3 CNN训练收敛速度的提高	第31-32页
3.4 手写数字识别系统的测评	第32-35页
3.4.1 系统的基本配置	第32页
3.4.2 手写数字识别系统的识别结果	第32-35页
第四章卷积层分块卷积	第35-57页
4.1 卷积运算展开	第35-37页
4.1.1 卷积运算展开	第35-37页
4.1.2 BLAS库	第37页
4.2 卷积层分块卷积	第37-47页
4.2.1 cache基本原理	第37-38页
4.2.2 卷积展开中矩阵分块	第38-41页
4.2.3 分块卷积的算法实现	第41-43页
4.2.4 分块卷积算法分析	第43-44页
4.2.5 分块卷积的代码实现	第44-47页
4.3 实验结果与分析	第47-57页
4.3.1 实验配置	第47-48页
4.3.2 实验结果与分析	第48-52页
4.3.3 进一步地实验结果与分析	第52-57页
第五章总结与展望	第57-59页
5.1 工作总结	第57-58页
5.2 展望	第58-59页
参考文献	第59-63页
致谢	第63-64页
硕士期间发表论文	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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