基于深度学习模型的图像分类研究

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基于深度学习模型的图像分类研究

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基于深度学习模型的图像分类研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
引言	第8-10页
1 图像分类	第10-15页
· 研究背景与意义	第10-12页
· 图像分类研究流程	第12页
· 图像分类研究现状	第12-15页
2 深度学习及相关模型	第15-32页
· 浅层学习到深度学习	第15-18页
· 浅层学习的局限性	第15-17页
· 深度学习动机	第17-18页
· 深度学习的基本思想	第18页
· 深度学习常见模型	第18-30页
· 深度置信网络 (DBN)	第18-20页
· 限制性玻尔兹曼机（ RBM）	第20-24页
· 卷积神经网络 (CNN)	第24-27页
· 稀疏编码（ Sparse Coding）	第27-28页
· 自动编码机（ Auto Encoder）	第28-30页
· 深度学习的应用	第30-31页
· 本章小结	第31-32页
3 显著性层次特征学习图像分类	第32-46页
· 层次特征学习方法	第32页
· 显著性信息	第32-33页
· 融合显著信息的层次特征学习	第33-39页
· 字典学习	第34页
· 正交匹配寻踪编码	第34-35页
· 显著性加权最大值汇聚	第35-38页
· 对比度归一化	第38页
· 构建层次学习模型	第38-39页
· 实验设置和结果	第39-45页
· Caltech101数据集	第40-41页
· Caltech256数据集	第41-42页
· 影响因素分析	第42-45页
· 本章小结	第45-46页
4 基于卷积深度置信网络的场景图像分类	第46-59页
· 场景图像分类	第46页
· 场景分类研究方法	第46-48页
· 卷积深度置信网络	第48-54页
· 卷积RBM	第48-50页
· 概率型最大值汇聚	第50-51页
· Dropout技术	第51-52页
· 构建卷积深度置信网络	第52-54页
· 实验结果与分析	第54-58页
· Scene-15数据集	第54-56页
· UIUC-Sports8数据集	第56-58页
· 本章小结	第58-59页
5 总结与展望	第59-60页
参考文献	第60-65页
在学研究成果	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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