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基于深度学习的图像识别算法研究
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基于深度学习的图像识别算法研究
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-10页
图索引
第10-11页
表索引
第11-12页
第1章 绪论
第12-22页
· 研究的目的及意义
第12页
· 图像识别概述
第12-15页
· 图像的特征提取
第13-14页
· 图像识别的方法
第14-15页
· 深度学习的发展和研究现状
第15-18页
· 深度学习的发展
第15-17页
· 深度学习的研究现状
第17-18页
· 特征学习
第18-19页
· 主要研究工作及章节安排
第19-22页
· 主要研究工作
第19页
· 论文章节安排
第19-22页
第2章 深度学习
第22-36页
· 什么是深度学习
第22-24页
· 深度学习的概念
第22-23页
· 浅层学习和深度学习
第23-24页
· 深度学习的结构
第24-25页
· 深度学习常用方法
第25-28页
· 深度信念网络
第25-26页
· 卷积神经网络
第26页
· 卷积深度信念网络
第26-27页
· 深度玻尔兹曼机
第27页
· 栈式自动编码器
第27-28页
· RBM
第28-32页
· RBM 的结构
第28-30页
· RBM 的训练
第30-32页
· CRBM
第32-34页
· 本章小结
第34-36页
第3章 深度学习结合 SVM 的图像识别方法
第36-54页
· 支持向量机
第36-40页
· 数据预处理
第40-43页
· 数据归一化
第40-41页
· 白化
第41-42页
· 数据模块化
第42-43页
· 深度学习结合支持向量机的分类方法
第43-46页
· 数据初始化
第43页
· 模型描述
第43-44页
· 训练和分类过程
第44-46页
· MINIST 数据集简介
第46页
· 实验结果和分析
第46-52页
· 样本数、节点数、层数的影响
第47-49页
· SVM 参数的影响
第49-52页
· 本章小结
第52-54页
第4章 改进的 CDBN 用于图像识别
第54-62页
· 无监督预训练
第54页
· 交替进行无监督和有监督学习的基本思想
第54-55页
· 卷积和池化
第55-56页
· Softmax 分类器
第56-57页
· 基于改进的深度网络的图像识别
第57-59页
· 模型描述
第57-58页
· Cifar-10 数据集简介
第58-59页
· 实验结果和分析
第59-61页
· 本章小结
第61-62页
第5章 总结与展望
第62-64页
· 工作总结
第62页
· 工作展望
第62-64页
参考文献
第64-68页
致谢
第68-70页
攻读硕士学位期间发表学术论文
第70页
本篇论文共
70
页,
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。
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