基于深度学习的手写字符串识别方法研究

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基于深度学习的手写字符串识别方法研究

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基于深度学习的手写字符串识别方法研究

论文目录
摘要	第5-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-22页
1.1 目的、背景和意义	第10-11页
1.2 面临的问题和挑战	第11-12页
1.3 研究进展	第12-20页
1.3.1 特征表示—由浅层至深层	第12-16页
1.3.2 字符识别	第16-17页
1.3.3 降噪和复原	第17-18页
1.3.4 优化技术	第18-20页
1.4 论文的主要工作	第20-21页
1.5 论文的章节安排	第21-22页
第2章深度学习	第22-44页
2.1 深度学习的定义和结构	第22-24页
2.1.1 深度学习的概念	第22-23页
2.1.2 主要结构	第23-24页
2.2 自编码机和多层前馈神经网络	第24-28页
2.2.1 BP直接训练MFNNs	第24-25页
2.2.2 自编码机	第25-28页
2.3 受限玻尔兹曼机和深度信念网络	第28-36页
2.3.1 伯努利分布的受限玻尔兹曼机	第28-30页
2.3.2 高斯分布的受限玻尔兹曼机	第30-32页
2.3.3 训练RBMs	第32-33页
2.3.4 深度信念网络	第33-36页
2.4 卷积神经网络	第36-42页
2.4.1 采用BP算法训练CNNs	第38-42页
2.5 递归神经网络	第42页
2.6 本章小结	第42-44页
第3章基于能量模型的图像降噪和复原	第44-55页
3.1 图像的退化和复原	第44-47页
3.1.1 噪声类型和滤波器	第44-47页
3.2 用于降噪和复原的受限玻尔兹曼机	第47-50页
3.2.1 训练该模型	第48页
3.2.2 应用该模型对图像复原	第48-50页
3.3 实验结果	第50-51页
3.3.1 训练数据	第50页
3.3.2 参数的设定和结果	第50-51页
3.4 卷积模型	第51-52页
3.4.1 对实数的建模	第52页
3.5 本章小结	第52-55页
第4章单个字符识别	第55-62页
4.1 数据集	第55-56页
4.1.1 基本数据集	第55页
4.1.2 获得更多训练数据	第55-56页
4.2 单层结构的识别	第56页
4.3 多层全连接网络的识别	第56-58页
4.3.1 不进行预训练	第56-57页
4.3.2 有监督预训练	第57页
4.3.3 无监督预训练	第57-58页
4.4 卷积神经网络	第58-60页
4.4.1 直接运用BP算法训练	第58-59页
4.4.2 无监督学习算法	第59-60页
4.5 本章小结	第60-62页
第5章字符串识别	第62-69页
5.1 数据的获取	第62页
5.2 识别框架	第62-65页
5.3 字符串的分割	第65-67页
5.4 整体训练	第67页
5.5 实验	第67页
5.6 本章小结	第67-69页
总结与展望	第69-71页
参考文献	第71-76页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果	第76-77页
致谢	第77-78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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