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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

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