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基于协同学的深度协同神经网络研究与应用

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基于协同学的深度协同神经网络研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 研究工作的背景与意义第10-12页
  1.2 相关研究的国内外状态第12-14页
    1.2.1 协同学理论的研究状态第12页
    1.2.2 协同神经网络理论的研究状态第12-13页
    1.2.3 深度神经网络的研究状态第13-14页
    1.2.4 深度协同神经网络的研究状态第14页
  1.3 本文的主要贡献与创新第14-15页
  1.4 本论文的结构安排第15-16页
第二章 协同学与协同神经网络第16-33页
  2.1 协同学第16-22页
    2.1.1 协同学的基本思想第16-17页
    2.1.2 协同学的数学模型第17-20页
    2.1.3 协同学的关键概念第20-22页
  2.2 协同神经网络第22-29页
    2.2.1 协同神经网络的数学模型第22-25页
    2.2.2 协同神经网络的结构第25-28页
    2.2.3 协同神经网络的运行过程第28-29页
  2.3 协同神经网络的几种常见的算法第29-32页
    2.3.1 基于PFR模型的协同神经网络算法和SCAP算法第30-31页
    2.3.2 基于PFAP模型的通用协同神经网络算法和SCAPAP算法第31-32页
  2.4 本章总结第32-33页
第三章 深度协同神经网络的实现第33-48页
  3.1 深度学习的关键概念第33-36页
    3.1.1 统计学习与批量学习第33-34页
    3.1.2 学习率第34-36页
    3.1.3 激励函数第36页
  3.2 传统的深度神经网络模型第36-43页
    3.2.1 卷积神经网络模型第36-39页
    3.2.2 深度信念网络模型第39-43页
  3.3 深度协同神经网络第43-47页
    3.3.1 深度协同神经网络的模型结构第43-45页
    3.3.2 深度协同神经网络的运行过程第45-47页
  3.4 本章总结第47-48页
第四章 深度协同神经网络的实验与应用第48-67页
  4.1 深度协同神经网络测试实验第48-49页
    4.1.1 实验相关的基本信息第48-49页
  4.2 深度协同神经网络的测试实验第49-59页
    4.2.1 深度协同神经网络在ORL人脸库的测试第50-53页
    4.2.2 深度协同神经网络在YaleB人脸库的测试第53-56页
    4.2.3 深度协同神经网络在MNIST手写体库中的测试第56-59页
  4.3 深度协同神经网络与传统深度网络的对比实验第59-61页
  4.4 深度协同神经网络的应用第61-66页
    4.4.1 无人机硬件的平台第61-62页
    4.4.2 无人机自主降落的系统开发第62-66页
  4.5 本章总结第66-67页
第五章 总结与展望第67-69页
  5.1 总结第67-68页
  5.2 后续展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-73页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第73-74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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