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基于深度学习的图像分类方法研究
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基于深度学习的图像分类方法研究
论文目录
致谢
第1-5页
摘要
第5-6页
Abstract
第6-15页
1 绪论
第15-23页
· 课题来源
第15页
· 研究背景及意义
第15-16页
· 图像识别概述
第16-18页
· 深度学习研究现状
第18-21页
· 本文主要工作
第21页
· 论文组织结构
第21-23页
2 人工神经网络和深度学习
第23-39页
· 人工神经网络
第23-26页
· 深度学习的发展背景
第26-27页
· 自动编码器
第27-32页
· 深度置信网
第32-34页
· 卷积神经网络
第34-38页
· 本章小结
第38-39页
3 CNN结合ELM的混合模型研究
第39-48页
· 极速学习机
第39-42页
· 混合深度学习模型CNN-ELM
第42-43页
· 实验及其结果分析
第43-47页
· 本章小结
第47-48页
4 基于核极速学习机的随机参数深度模型研究
第48-60页
· 核极速学习机
第48-49页
· 卷积核极速学习机
第49-52页
· 实验及其结果分析
第52-59页
· 本章小结
第59-60页
5 基于DropConnect的深度自动编码器算法研究
第60-69页
· DropConnect理论
第61-62页
· 基于DropConnect的深度自动编码器模型
第62-65页
· 实验及其结果分析
第65-68页
· 本章小结
第68-69页
6 总结与展望
第69-71页
· 总结
第69-70页
· 展望
第70-71页
参考文献
第71-79页
作者简历
第79-83页
第83页
本篇论文共
83
页,
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。
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