基于视觉生理机制的深度学习网络改进研究

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基于视觉生理机制的深度学习网络改进研究

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基于视觉生理机制的深度学习网络改进研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-18页
1.1 研究背景与意义	第11-12页
1.2 国内外研究动态	第12-16页
1.2.1 图像数据库的发展	第12-13页
1.2.2 深度学习在图像分类领域的运用	第13-14页
1.2.3 深度学习在人脸识别领域的运用	第14页
1.2.4 深度学习在其他领域的运用	第14-15页
1.2.5 深度学习软硬件技术的发展	第15-16页
1.3 研究内容和结构安排	第16-17页
1.3.1 研究内容	第16-17页
1.3.2 结构安排	第17页
1.4 本章小结	第17-18页
第二章视觉生理机制和深度学习模型	第18-35页
2.1 引言	第18页
2.2 视觉系统相关机制	第18-19页
2.2.1 视觉通路	第18-19页
2.2.2 感受野机制	第19页
2.2.3 视皮层	第19页
2.3 深度学习和卷积神经网络	第19-33页
2.3.1 常见深度学习框架	第20-23页
2.3.1.1 Caffe	第20-21页
2.3.1.2 TensorFlow	第21-22页
2.3.1.3 Theano	第22-23页
2.3.1.4 Torch	第23页
2.3.2 常见深度学习模型	第23-26页
2.3.2.1 DBN	第23-24页
2.3.2.2 RNN	第24-26页
2.3.3 卷积神经网络	第26-33页
2.3.3.1 卷积层	第27-31页
2.3.3.2 激活函数	第31-32页
2.3.3.3 池化层	第32-33页
2.3.3.4 全连接层	第33页
2.4 深度学习与视觉系统的联系	第33-34页
2.5 本章小结	第34-35页
第三章卷积神经网络的改进	第35-47页
3.1 引言	第35页
3.2 卷积神经网络权值	第35-36页
3.3 Gabor滤波器和卷积核修改	第36-37页
3.4 卷积神经网络的改进实验	第37-46页
3.4.1 实验平台配置	第37-38页
3.4.2 在MNIST手写数据库上进行测试	第38-42页
3.4.2.1 数据预处理	第38-39页
3.4.2.2 实验设计	第39-40页
3.4.2.3 实验结果和数据分析	第40-42页
3.4.3 在CIFAR10数据库上进行测试	第42-46页
3.4.3.1 数据预处理	第43-44页
3.4.3.2 实验设计	第44-45页
3.4.3.3 实验结果和数据分析	第45-46页
3.5 本章小结	第46-47页
第四章卷积神经网络在颜色恒常性中的运用	第47-60页
4.1 引言	第47-49页
4.1.1 基于统计的方法	第47-48页
4.1.2 基于学习的方法	第48-49页
4.2 相关工作	第49-51页
4.3 实验原理	第51-52页
4.4 实验设计	第52-55页
4.4.1 实验目的	第52页
4.4.2 实验流程	第52-55页
4.4.2.1 训练数据预处理	第52-53页
4.4.2.2 卷积神经网络设计	第53-55页
4.4.2.3 训练参数	第55页
4.5 实验结果分析	第55-59页
4.6 本章小结	第59-60页
第五章总结与展望	第60-62页
5.1 本论文研究总结	第60页
5.2 前景展望	第60-62页
致谢	第62-63页
参考文献	第63-67页

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