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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,点击这进入下载页面
 
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