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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,点击这进入下载页面
 
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