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关于拓扑保持的哈希方法研究
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关于拓扑保持的哈希方法研究
论文目录
 
摘要第1-9页
ABSTRACT第9-10页
第1章 绪论第10-14页
　　1.1 研究背景第10-13页
　　　　1.1.1 自组织映射神经网络相关的研究第10-12页
　　　　1.1.2 拓扑保持哈希的相关研究第12-13页
　　1.2 论文的主要工作内容第13页
　　1.3 论文的组织结构第13-14页
第2章 哈希学习第14-20页
　　2.1 数据无关哈希第14-15页
　　2.2 哈希学习第15-19页
　　　　2.2.1 基于相似性矩阵的哈希学习第15-16页
　　　　2.2.2 基于相似度调整的哈希学习第16-17页
　　　　2.2.3 其他的哈希学习第17-19页
　　2.3 本章小节第19-20页
第3章 自组织映射神经网络第20-27页
　　3.1 矢量量化第20-21页
　　3.2 自组织映射神经网络第21-25页
　　　　3.2.1 自组织映射神经网络的定义第21-22页
　　　　3.2.2 自组织映射神经网络的邻接函数第22页
　　　　3.2.3 自组织映射神经网络的训练第22-24页
　　　　3.2.4 自组织映射神经网络的数学表示第24页
　　　　3.2.5 自组织映射神经网络的初始化第24-25页
　　3.3 自组织映射神经网络的应用和改进第25页
　　3.4 本章小节第25-27页
第4章 基于自组织映射神经网络的拓扑保持的哈希方法第27-35页
　　4.1 朴素的自组织映射神经网络哈希第27-29页
　　4.2 松弛的自组织映射神经网络哈希第29-32页
　　　　4.2.1 加入松弛矩阵第29-31页
　　　　4.2.2 求解第31-32页
　　4.3 划分子空间的自组织映射神经网络哈希第32-33页
　　4.4 本章小节第33-35页
第5章 实验设计第35-42页
　　5.1 实验所用的数据集第35-36页
　　5.2 对比方法第36页
　　5.3 在短哈希码上的性能第36-37页
　　5.4 在长哈希码上的实验第37-38页
　　5.5 训练时间第38-40页
　　5.6 参数的选择第40页
　　5.7 本章小结第40-42页
第6章 结论与展望第42-44页
　　6.1 结论第42-43页
　　6.2 展望第43-44页
参考文献第44-47页
致谢第47-49页
攻读学位期间发表的学术论文第49-50页
附表第50页

本篇论文共50页，点击这进入下载页面。
 
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