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基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究
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基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
缩略语对照表第10-13页
第一章 绪论第13-19页
　　1.1 选题背景和意义第13-14页
　　1.2 国内外研究现状第14-15页
　　　　1.2.1 语音识别领域第14页
　　　　1.2.2 图像识别领域第14-15页
　　　　1.2.3 自然语言处理领域第15页
　　1.3 深度学习研究存在的问题第15-16页
　　　　1.3.1 理论研究方面第15页
　　　　1.3.2 建模研究方面第15-16页
　　　　1.3.3 工程应用方面第16页
　　1.4 本文的主要内容第16-19页
第二章 深度学习基础理论介绍第19-35页
　　2.1 人脑视觉原理第19-20页
　　2.2 物体的特征第20-22页
　　　　2.2.1 特征表示的粒度第20页
　　　　2.2.2 初级特征表示第20-21页
　　　　2.2.3 高级特征表示第21-22页
　　2.3 深度学习的基本思想第22页
　　2.4 深度学习的训练过程第22-23页
　　　　2.4.1 BP算法的局限性第22页
　　　　2.4.2 深度学习的训练过程第22-23页
　　2.5 深度学习常用模型（方法）第23-28页
　　　　2.5.1 AutoEncoder自动编码器第23-25页
　　　　2.5.2 Sparse Coding稀疏编码第25-26页
　　　　2.5.3 限制波尔兹曼机(RBM)第26-28页
　　2.6 卷积神经网络（CNN）第28-34页
　　　　2.6.1 卷积神经网络的网络结构第28-29页
　　　　2.6.2 卷积神经网络的初始化第29-30页
　　　　2.6.3 前向传播计算第30页
　　　　2.6.4 反向调整权重第30-33页
　　　　2.6.5 卷积神经网络的优点第33-34页
　　2.7 本章小结第34-35页
第三章 基于MNIST数据库卷积神经网络性能分析第35-53页
　　3.1 MNIST数据库介绍第35-36页
　　3.2 LeNet-5 卷积神经网络模型介绍第36-37页
　　3.3 实验网络模型构造方法第37-38页
　　　　3.3.1 卷积神经网络模型一第37-38页
　　　　3.3.2 卷积神经网络模型二第38页
　　　　3.3.3 卷积神经网络模型三第38页
　　3.4 实验结果第38-50页
　　　　3.4.1 模型一实验结果第39-42页
　　　　3.4.2 模型二实验结果第42-46页
　　　　3.4.3 模型三实验结果第46-50页
　　3.5 实验结果对比分析第50-51页
　　3.6 本章小结第51-53页
第四章 基于多级卷积神经网络的目标识别研究第53-63页
　　4.1 多级卷积神经网络（MS-CNN）第53-57页
　　　　4.1.1 MS-CNN的特点第53-55页
　　　　4.1.2 MS-CNN的网络结构第55-57页
　　4.2 ORL人脸数据实验第57-59页
　　　　4.2.1 ORL人脸数据集介绍第57页
　　　　4.2.2 ORL人脸数据实验第57-59页
　　4.3 其它样本实验第59-62页
　　　　4.3.1 多姿态样本实验第59-61页
　　　　4.3.2 遮挡目标样本实验第61-62页
　　4.4 本章小结第62-63页
第五章 结论和展望第63-65页
　　5.1 研究结论第63-64页
　　5.2 研究展望第64-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-71页
作者简介第71-72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。
 
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