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深度神经网络可视化技术研究与应用

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深度神经网络可视化技术研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-20页
  1.1 研究工作的背景与意义第12-13页
  1.2 国内外研究现状第13-17页
    1.2.1 深度学习研究现状第13-14页
    1.2.2 深度可视化技术的研究现状第14-17页
      1.2.2.1 直接显示第15-16页
      1.2.2.2 最大激活第16-17页
      1.2.2.3 编码反转第17页
  1.3 本文的主要工作第17-18页
  1.4 本论文的结构安排第18-20页
第二章 深度神经网络第20-49页
  2.1 网络层第20-35页
    2.1.1 神经元第20-21页
    2.1.2 激活函数第21-28页
      2.1.2.1 阶跃函数第22页
      2.1.2.2 Sigmoid函数第22-24页
      2.1.2.3 Tanh函数第24页
      2.1.2.4 ReLU函数第24-26页
      2.1.2.5 PReLU函数第26页
      2.1.2.6 ELU函数第26-28页
    2.1.3 全连接层第28-29页
    2.1.4 卷积层第29-31页
    2.1.5 循环层第31-33页
    2.1.6 池化层第33-34页
    2.1.7 Dropout层第34-35页
  2.2 网络结构第35-40页
    2.2.1 多层感知器第35页
    2.2.2 卷积神经网络第35-37页
    2.2.3 自编码器第37-39页
    2.2.4 循环神经网络第39-40页
  2.3 目标函数第40-41页
  2.4 优化方法第41-48页
    2.4.1 批量梯度下降法第42-43页
    2.4.2 随机梯度下降法第43页
    2.4.3 批量随机梯度下降法第43-44页
    2.4.4 动量项第44页
    2.4.5 Nesterov加速梯度第44-45页
    2.4.6 Adagrad第45-46页
    2.4.7 Adadelta第46-47页
    2.4.8 Adam第47-48页
  2.5 本章小结第48-49页
第三章 特征映射可视化第49-65页
  3.1 深度可视化第50-54页
    3.1.1 损失函数第51-52页
      3.1.1.1 最大激活第51页
      3.1.1.2 编码反转第51-52页
    3.1.2 正则项第52-54页
      3.1.2.1 范数约束第52-53页
      3.1.2.2 全变分第53页
      3.1.2.3 抖动第53-54页
    3.1.3 深度可视化的作用第54页
  3.2 特征映射可视化第54-64页
    3.2.1 特征映射可视化第55-58页
      3.2.1.1 图像预处理第55-56页
      3.2.1.2 特征映射第56页
      3.2.1.3 特征映射调制第56-57页
      3.2.1.4 编码反转第57页
      3.2.1.5 算法收敛标准第57-58页
    3.2.2 实验配置第58-61页
      3.2.2.1 Mxnet第58-59页
      3.2.2.2 网络模型第59页
      3.2.2.3 可视化对象第59-61页
    3.2.3 实验结果第61-64页
      3.2.3.1 特征映射可视化第61-63页
      3.2.3.2 不同幅度响应的特征映射第63-64页
  3.3 本章小结第64-65页
第四章 图像纹理模型第65-70页
  4.1 图像纹理特征的定义第65页
  4.2 图像风格转移第65-67页
  4.3 图像纹理识别第67-69页
    4.3.1 纹理图像库第67-68页
    4.3.2 纹理特征第68页
    4.3.3 分类器训练第68页
    4.3.4 实验结果与分析第68-69页
  4.4 本章小结第69-70页
第五章 总结与展望第70-72页
  5.1 本文贡献第70页
  5.2 工作展望第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-78页
攻硕期间取得的研究成果第78页

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