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深度学习算法研究及其在图像分类上的应用

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深度学习算法研究及其在图像分类上的应用
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-17页
  · 课题背景与研究意义第9-10页
  · 国内外研究现状第10-14页
    · 深度学习的研究现状第10-12页
    · 图像分类技术的研究现状第12-14页
  · 本文的主要工作第14-15页
  · 本文的组织与结构第15-17页
第二章 深度学习的相关技术第17-33页
  · 深度学习的产生第17-19页
  · 受限玻尔兹曼机第19-24页
    · RBM能量模型第19-20页
    · RBM可调参数第20-22页
    · RBM训练算法第22-24页
  · 典型的深度学习模型第24-29页
    · 卷积神经网络模型第24-26页
    · 深度信念网络模型第26-27页
    · 堆栈自编码网络模型第27-29页
  · 深度学习在图像分类上的应用第29-32页
    · 基于卷积神经网络的图像分类方法第29-30页
    · 基于深度信念网络的图像分类方法第30-31页
    · 深度学习的图像分类方法存在的问题第31-32页
  · 本章小结第32-33页
第三章 基于Kaiser窗的RBM自适应学习率调整算法第33-47页
  · 引言第33-34页
  · 相关工作第34-36页
  · 凯瑟(Kaiser)窗第36-37页
  · 基于Kaiser窗的RBM自适应学习率调整算法第37-41页
    · 自适应学习率调整规则第37-39页
    · 误差控制因子与惯性因子第39-40页
    · 基于Kaiser窗的RBM自适应学习率调整算法第40-41页
  · 仿真及结果分析第41-46页
    · RBM重构误差第42-43页
    · IRIS的分类问题第43-44页
    · 三维奇偶问题第44-46页
  · 本章小结第46-47页
第四章 基于交替迭代的改进RBM训练算法第47-59页
  · 引言第47-49页
  · RBM模型以及问题分析第49页
  · 基于交替迭代算法的RBM改进算法第49-53页
    · 交替迭代计算第50-52页
    · 设置收敛阈值和终止阈值第52页
    · 基于交替迭代算法的RBM改进算法第52-53页
  · 仿真及结果分析第53-58页
    · MNIST和toy数据集下的重构误差比较第54-55页
    · 小规模实验下log似然度比较第55-57页
    · 大规模实验下log似然度比较第57-58页
    · 算法耗时比较第58页
  · 本章小结第58-59页
第五章 基于多层RBM网络的图像分类方法第59-75页
  · 引言第59-60页
  · 人脑视觉机理及图像语义分层模型第60-62页
  · 基于多层RBM网络的图像分类识别方法第62-68页
    · 多层RBM网络的网络结构第62-63页
    · 对训练数据加入噪声第63-65页
    · 图像特征处理第65-66页
    · 基于多层RBM网络的图像分类识别方法第66-68页
  · 仿真及结果分析第68-74页
    · 中间隐含层单元个数确定第69-70页
    · 鲁棒性实验第70-71页
    · CIFAR-10数据集上分类实验第71-73页
    · STL-10数据集上分类实验第73-74页
  · 本章小结第74-75页
第六章 总结与展望第75-77页
  · 工作总结第75-76页
  · 工作展望第76-77页
参考文献第77-81页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第81-82页
致谢第82页

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