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基于深度学习的中国绘画图像分类研究

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基于深度学习的中国绘画图像分类研究
论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-15页
  1.1 研究背景第10页
  1.2 研究目的和意义第10-11页
  1.3 研究现状第11-13页
    1.3.1 中国绘画图像分类的研究现状第11-12页
    1.3.2 深度学习的研究现状第12-13页
  1.4 论文主要工作第13页
  1.5 论文组织架构第13-15页
第二章 相关理论基础第15-34页
  2.1 引言第15页
  2.2 图像分类概述第15-20页
    2.2.1 图像分类的概念第15-16页
    2.2.2 图像特征提取的流程第16-18页
    2.2.3 分类器的类型第18-20页
  2.3 浅层学习方法第20-23页
    2.3.1 浅层学习概述第20-21页
    2.3.2 浅层学习局限性第21-23页
  2.4 深度学习方法第23-26页
    2.4.1 深度学习概念第23-25页
    2.4.2 深度学习训练过程第25-26页
  2.5 深度学习的模型第26-33页
    2.5.1 前馈深度网络第27-29页
    2.5.2 反馈深度网络第29-30页
    2.5.3 双向深度网络第30-33页
  2.6 本章小结第33-34页
第三章 基于DBN的中国绘画图像分类算法第34-44页
  3.1 引言第34页
  3.2 DBN的构成第34页
  3.3 卷积限制波尔兹曼机CRBM第34-36页
  3.4 卷积深度信念网络CDBN第36-39页
    3.4.1 最大概率池模型第36-37页
    3.4.2 稀疏正则化第37-38页
    3.4.3 CDBN模型结构第38-39页
  3.5 实验结果与分析第39-43页
    3.5.1 实验所用数据库及目的第39页
    3.5.2 实验评价标准第39-40页
    3.5.3 实验设计及结果分析第40-43页
  3.6 本章小结第43-44页
第四章 基于CNN的中国绘画图像分类算法第44-50页
  4.1 改进的SMOTE扩增方法第44-45页
  4.2 数据的生成第45-46页
    4.2.1 样本的聚类第45页
    4.2.2 样本的生成第45-46页
    4.2.3 聚类个数的设置第46页
  4.3 基于Sigmoid+ReLu的CNN第46-47页
    4.3.1 激活函数Sigmoid+ReLu第46-47页
    4.3.2 CNN网络结构第47页
  4.4 实验结果与分析第47-49页
  4.5 本章小结第49-50页
第五章 总结与展望第50-53页
  5.1 工作总结第50-51页
  5.2 未来展望第51-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-58页
附录第58-59页
中文详细摘要第59-61页

本篇论文共61页,点击这进入下载页面
 
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