基于稀疏自动编码器和边缘降噪自动编码器的深度学习算法研究

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基于稀疏自动编码器和边缘降噪自动编码器的深度学习算法研究

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基于稀疏自动编码器和边缘降噪自动编码器的深度学习算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第1章绪论	第8-14页
1.1 研究背景与意义	第8-10页
1.2 国内外研究现状分析	第10-12页
1.3 本文的研究内容与内容安排	第12-14页
1.3.1 本文的主要研究内容	第12-13页
1.3.2 本文的内容安排	第13-14页
第2章自动编码器及其衍生算法概述	第14-29页
2.1 人工神经网络	第14-15页
2.2 反向传播算法	第15-18页
2.3 深度学习算法概述	第18-19页
2.4 自动编码器算法	第19-21页
2.5 自动编码器衍生算法	第21-27页
2.5.1 稀疏自动编码器	第22-23页
2.5.2 降噪自动编码器	第23-24页
2.5.3 边缘降噪自动编码器	第24-27页
2.6 卷积神经网络	第27页
2.7 本章总结	第27-29页
第3章自动编码器算法优化	第29-37页
3.1 稀疏边缘降噪自动编码器	第29-31页
3.1.1 稀疏边缘降噪自动编码器网络结构	第29-30页
3.1.2 稀疏边缘降噪自动编码器分析	第30-31页
3.2 基于稀疏边缘降噪自动编码器构建深度神经网络结构	第31-34页
3.3 分类器的选择	第34-36页
3.3.1 Softmax分类器	第34-35页
3.3.2 SVM分类器	第35页
3.3.3 Softmax与SVM的比较	第35-36页
3.4 本章小结	第36-37页
第4章实验结果和分析	第37-43页
4.1 数据集	第37-38页
4.2 实验过程	第38-40页
4.3 实验结果分析	第40-42页
4.4 本章小结	第42-43页
第5章总结与展望	第43-45页
5.1 工作总结	第43-44页
5.2 工作展望	第44-45页
致谢	第45-46页
参考文献	第46-50页
附录1 攻读学位期间发表的论文	第50-51页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第51-52页
详细摘要	第52-56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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