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深度学习在图像语义分类中的应用
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深度学习在图像语义分类中的应用
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-8页
目录
第8-10页
第一章 绪论
第10-14页
· 引言
第10-11页
· 深度学习
第11-12页
· 本文的主要工作
第12-14页
第二章 人类视觉与图像特征
第14-30页
· 人类视觉模型
第14-21页
· 视觉皮层简介
第14-16页
· 枕叶皮质区域中的一般场景表示
第16-20页
· 小结
第20-21页
· 图像特征
第21-27页
· 基于底层描述的图像特征
第22页
· 基于中层语义的图像特征
第22-23页
· 基于生物视觉的图像特征
第23-26页
· 基于稀疏编码的图像特征
第26-27页
· 构造图像语义特征
第27-30页
第三章 常见的深度学习方法
第30-43页
· 分布式表示
第30-32页
· 常见深度学习模型
第32-43页
· 栈式自动编码器(SAE)
第32-35页
· 卷积神经网络(CNN)
第35-36页
· 受限玻尔兹曼机(RBM)
第36-38页
· 卷积受限玻尔兹曼机(CRBM)
第38-39页
· 深度置信网络(DBN)
第39-40页
· 深度玻尔兹曼机(DBM)
第40-43页
第四章 基于深度学习的图像语义分类
第43-51页
· 图像语义分类的问题定义
第43页
· 利用深度学习进行图像语义分类
第43-49页
· 基于栈式去噪自动编码器的语义分类模型
第44-46页
· 基于卷积深度玻尔兹曼机的语义分类模型
第46-49页
· 深度学习模型优化
第49-51页
第五章 实验与总结
第51-63页
· 实验结果与分析
第51-60页
· CIFAR-10数据集
第51页
· STL-10数据集
第51-52页
· 实验结果
第52-60页
· 结论与展望
第60-63页
· 本文的基础性工作
第61页
· 本文的开创性工作
第61-62页
· 展望
第62-63页
参考文献
第63-69页
致谢
第69页
本篇论文共
69
页,
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