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基于深度学习的图像分类技术研究

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基于深度学习的图像分类技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-17页
  · 研究背景与意义第9-10页
  · 国内外研究现状第10-13页
  · 关键技术简介第13-15页
  · 论文内容安排第15-17页
第二章 相关基础理论第17-23页
  · 局部约束线性编码第17-18页
  · 空间金字塔匹配第18-19页
  · 稀疏自编码器第19-20页
  · 卷积神经网络第20-22页
  · 本章小结第22-23页
第三章 基于全局非线性编码的图像分类第23-35页
  · 引言第23-24页
  · 图像全局非线性的度量第24-28页
    · 局部性约束第24-25页
    · 编码字典元素的局部相似性第25-26页
    · 全局非线性编码第26-28页
  · 基于全局非线性编码的图像分类第28-29页
  · 实验结果及分析第29-33页
  · 本章小结第33-35页
第四章 图像分类中卷积神经网络的构建第35-55页
  · 引言第35-36页
  · 基于稀疏自编码器的特征自学习第36-39页
    · 稀疏自编码器的网络结构第36-37页
    · 特征自学习及其可视化第37-39页
  · 基于卷积神经网络的图像分类第39-45页
    · 网络层次结构第39-41页
    · 训练过程第41-45页
  · 实验结果及分析第45-52页
  · 本章小结第52-55页
第五章 基于多尺度卷积神经网络的图像分类第55-71页
  · 引言第55-56页
  · 多尺度卷积神经网络第56-59页
    · 图像多尺度分解第56-57页
    · 池化降维处理第57-59页
  · 基于多尺度卷积神经网络的图像分类第59-62页
  · 实验结果及分析第62-69页
  · 本章小结第69-71页
第六章 总结与展望第71-75页
  · 本文总结第71-72页
  · 未来工作与展望第72-75页
参考文献第75-81页
致谢第81-83页
硕士期间参加科研项目、发表论文、申请专利、获奖情况第83-84页

本篇论文共84页,点击这进入下载页面
 
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