基于动态随机卷积神经网络的手写数字识别方法

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基于动态随机卷积神经网络的手写数字识别方法

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基于动态随机卷积神经网络的手写数字识别方法

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-15页
1.1 研究工作的背景和意义	第10页
1.2 国内外研究历史和现状	第10-13页
1.2.1 人工神经网络研究现状	第10-12页
1.2.2 手写数字识别技术研究现状	第12-13页
1.3 手写数字识别的一般过程	第13页
1.4 本论文的工作内容和组织结构	第13-15页
第2章人工神经网络简介	第15-25页
2.1 人工神经网络	第15-19页
2.1.1 神经元基本结构	第15-17页
2.1.2 神经网络学习机制	第17-19页
2.2 BP神经网络	第19-24页
2.2.1 BP神经网络基本结构	第19-20页
2.2.2 BP网络	第20页
2.2.3 正向传播	第20-21页
2.2.4 反向传播	第21-24页
2.3 本章小结	第24-25页
第3章基于动态随机池化卷积神经网络的手写数字识别方法	第25-39页
3.1 卷积神经网络	第25-33页
3.1.1 卷积神经网络核心技术	第26-29页
3.1.2 卷积神经网络基本结构	第29页
3.1.3 卷积层	第29-30页
3.1.4 池化层	第30-31页
3.1.5 输出层	第31-32页
3.1.6 LeNet-5	第32-33页
3.2 随机池化	第33-34页
3.2.1 常见池化方法的不足	第33页
3.2.2 随机池化方法具体实现方法	第33-34页
3.3 动态池化	第34-38页
3.3.1 常见卷积神经网络的不足	第34-36页
3.3.2 动态池化具体实现方法	第36-38页
3.3.3 动态池化卷积神经网络的优势	第38页
3.4 本章小结	第38-39页
第4章实验	第39-49页
4.1 数据库介绍	第39-40页
4.1.1 MNIST手写数据库	第39页
4.1.2 USPS美国邮政服务手写数字识别库	第39-40页
4.2 系统环境	第40页
4.3 网络结构设计	第40-41页
4.4 对比方法	第41-42页
4.5 实验结果	第42-48页
4.5.1 不同的网络结构实验对比	第42-46页
4.5.2 改进的卷积神经网络对比实验	第46-48页
4.6 本章小结	第48-49页
第5章总结与展望	第49-50页
5.1 总结	第49页
5.2 展望	第49-50页
参考文献	第50-53页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果	第53-54页
致谢	第54页

本篇论文共54页，点击这进入下载页面。

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