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基于Hadoop的混合神经网络计算平台研究与实现
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基于Hadoop的混合神经网络计算平台研究与实现
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-11页
第一章 绪论
第11-18页
· 研究背景及意义
第11-12页
· 国内外研究现状
第12-15页
· 混合神经网络技术
第12页
· 神经网络算法的MapReduce化
第12-13页
· 深度学习在Hadoop上的实现
第13-15页
· 实验室研究成果
第15页
· 研究目标及内容
第15-16页
· 本文组织架构
第16-17页
· 本章小结
第17-18页
第二章 混合神经网络基本理论概述
第18-30页
· 人工神经网络概述
第18-22页
· BP神经网络
第19-20页
· RBF神经网络
第20页
· 卷积神经网络
第20-21页
· 深度信念网络
第21-22页
· 卷积深度信念网络
第22页
· 混合神经网络
第22页
· 基于网格的混合神经网络计算平台
第22-28页
· 实验室网格系统
第22-25页
· 混合神经网络库
第25-27页
· HNetCP
第27-28页
· 云计算与网格计算的比较
第28-29页
· 本章小结
第29-30页
第三章 分布式系统基础架构Hadoop
第30-39页
· Hadoop概述
第30-31页
· 分布式文件系统HDFS
第31-33页
· MapReduce编程模型
第33-34页
· 基于Hadoop的Eclipse集成开发环境
第34-38页
· 本章小结
第38-39页
第四章 基于Hadoop平台的神经网络并行化实现
第39-47页
· BP神经网络算法的MapReduce并行实现
第39-41页
· BP网络的Map阶段
第39-40页
· BP网络的Reduce阶段
第40-41页
· BP网络的Combine阶段
第41页
· 驱动函数
第41页
· 卷积神经网络算法的MapReduce并行实现
第41-43页
· CNN网络的Map阶段
第41-42页
· CNN网络的Reduce阶段
第42-43页
· CNN网络的Combine阶段
第43页
· 驱动函数
第43页
· 实验与分析
第43-46页
· 实验环境
第43-44页
· 实验设计与实现
第44-45页
· 实验结果分析
第45-46页
· 本章小结
第46-47页
第五章 基于Hadoop的RBF网络与人脸识别应用
第47-57页
· 人脸特征提取
第47-49页
· 主成分分析
第47-48页
· 线性判别分析
第48-49页
· 特征提取算法的并行化实现
第49-50页
· PCA的MapReduce并行化实现
第49页
· LDA的MapReduce并行化实现
第49-50页
· RBF神经网络算法的MapReduce并行实现
第50-53页
· 采用监督学习算法训练网络参数
第50-53页
· 采用自组织学习算法训练网络参数
第53页
· 实验设计与结果分析
第53-56页
· 实验设计与实现
第53-55页
· 实验结果分析
第55-56页
· 本章小结
第56-57页
第六章 基于Hadoop平台的深度信念网络研究
第57-73页
· 深度信念网络的结构及原理
第57-59页
· 受限玻尔兹曼机
第57-58页
· 深度信念网络
第58-59页
· DBN训练的MapReduce并行化实现
第59-64页
· RBM训练的MapReduce并行化实现
第59-62页
· BP算法微调DBN
第62-63页
· DBN训练并行化实现
第63-64页
· 实验设计与结果分析
第64-67页
· 实验设计与实现
第64-65页
· 实验结果分析
第65-67页
· 深度神经网络研究
第67-71页
· 深度神经网络实验思路
第67页
· 利用深度神经网络还原图像
第67-68页
· 网络深度对实验结果的影响
第68-71页
· 神经元数量对实验结果的影响
第71页
· 本章小结
第71-73页
总结与展望
第73-75页
参考文献
第75-80页
攻读硕士学位期间取得的研究成果
第80-81页
致谢
第81-82页
附件
第82页
本篇论文共
82
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