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基于有监督预训练NIN和深度ELM模型的图像识别算法研究
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基于有监督预训练NIN和深度ELM模型的图像识别算法研究
论文目录
摘要
第1-5页
abstract
第5-11页
注释表
第11-12页
第一章 绪论
第12-16页
1.1 本课题研究背景
第12-13页
1.2 深度学习研究现状分析
第13-14页
1.3 本文的主要工作及创新点
第14-15页
1.4 本文各章内容安排
第15-16页
第二章 深度学习及极限学习机概述
第16-30页
2.1 什么是深度学习
第16页
2.2 浅层学习和深度学习
第16-17页
2.3 深度学习的常用方法
第17-25页
2.3.1 深度信念网络
第17-19页
2.3.2 栈式自编码器
第19-20页
2.3.3 卷积神经网络
第20-25页
2.4 极限学习机
第25-30页
第三章 基于mlpconv层有监督预训练的NIN模型
第30-49页
3.1 引言
第30页
3.2 基于mlpconv层的有监督预训练的NIN模型
第30-38页
3.2.1 Network In Network模型
第32-34页
3.2.2 Batch Normalization技术
第34页
3.2.3 适用于NIN模型的有监督预训练算法
第34-38页
3.3 实验及分析
第38-48页
3.3.1 数据预处理
第39-40页
3.3.2 MNIST
第40-41页
3.3.3 CIFAR-10
第41-44页
3.3.4 CIFAR-100
第44-45页
3.3.5 SVHN
第45-47页
3.3.6 与其他监督(预)训练模型的比较
第47-48页
3.4 本章小结
第48-49页
第四章 基于递归视觉特征表示学习的深度ELM模型
第49-70页
4.1 引言
第49-50页
4.2 R2SVM模型
第50-52页
4.3 融合Stacking和CELM的算法
第52-56页
4.3.1 CELM
第53-54页
4.3.2 R2CELM
第54-56页
4.4 融合Stacking和ELM-LRF的算法
第56-62页
4.4.1 ELM-LRF
第57-59页
4.4.2 R2ELM-LRF
第59-62页
4.5 实验与分析
第62-68页
4.5.1 Spiral
第62-63页
4.5.2 MNIST
第63-65页
4.5.3 CIFAR-10
第65-66页
4.5.4 NORB
第66-68页
4.6 本章小结
第68-70页
第五章 总结与展望
第70-72页
5.1 全文工作总结
第70页
5.2 未来工作展望
第70-72页
参考文献
第72-76页
致谢
第76-77页
硕士研究生期间完成的学术论文
第77页
本篇论文共
77
页,
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。
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