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基于模糊理论的深度学习在人脸识别中的研究

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基于模糊理论的深度学习在人脸识别中的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 主要研究工作第14-16页
    1.4 本文结构安排第16页
    1.5 本章小结第16-18页
第2章 深度学习第18-36页
    2.1 人工神经网络第18-24页
        2.1.1 神经元第18-20页
        2.1.2 神经网络模型第20-22页
        2.1.3 前向传播计算第22-24页
        2.1.4 反向传播算法第24页
    2.2 卷积神经网络第24-31页
        2.2.1 卷积神经网络概述第24-25页
        2.2.2 卷积神经网络的基本概念第25-26页
        2.2.3 卷积神经网络结构图第26-30页
            2.2.3.1 卷积层第26-27页
            2.2.3.2 激励层第27-28页
            2.2.3.3 池化层第28-29页
            2.2.3.4 损失函数第29-30页
        2.2.4 卷积网络算法第30-31页
            2.2.4.1 网络求解及训练的注意事项第30页
            2.2.4.2 网络训练过程及算法流程图第30-31页
    2.3 深度学习简介第31-35页
        2.3.1 深度网络模型第32页
        2.3.2 深度卷积网络模型第32-35页
    2.4 本章小结第35-36页
第3章 模糊理论第36-46页
    3.1 模糊理论基础第36-40页
        3.1.1 模糊集合基本概念第36-37页
            3.1.1.1 模糊子集的基本运算第37页
            3.1.1.2 模糊集合的运算的性质第37页
        3.1.2 隶属度函数第37-40页
            3.1.2.1 隶属度函数的确定方法第38-39页
            3.1.2.2 常用隶属度函数第39-40页
        3.1.3 模糊矩阵第40页
    3.2 模糊神经网络第40-45页
        3.2.1 模糊系统第41-42页
            3.2.1.1 模糊系统的基本构成第41-42页
            3.2.1.2 模糊系统的基本类型第42页
        3.2.2 模糊系统与神经网络第42-43页
        3.2.3 模糊神经网络结构第43-45页
    3.3 本章小结第45-46页
第4章 模型及实验第46-54页
    4.1 人脸识别过程及数据库的选择第46-49页
        4.1.1 人脸识别过程第46-47页
        4.1.2 人脸识别数据库的选择第47-49页
    4.2 基于模糊的深度网络的构建第49-51页
        4.2.1 算法流程第49-50页
        4.2.2 基于模糊的深度网络构建第50-51页
    4.3 数据实测及结论分析第51-52页
    4.4 本章小结第52-54页
第5章 总结与展望第54-56页
    5.1 总结第54页
    5.2 展望第54-56页
参考文献第56-59页
致谢第59-60页
个人简历第60页

本篇论文共60页,点击这进入下载页面
 
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