深度学习算法研究及其在图像分类上的应用



深度学习算法研究及其在图像分类上的应用

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深度学习算法研究及其在图像分类上的应用

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-17页
· 课题背景与研究意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-14页
· 深度学习的研究现状	第10-12页
· 图像分类技术的研究现状	第12-14页
· 本文的主要工作	第14-15页
· 本文的组织与结构	第15-17页
第二章深度学习的相关技术	第17-33页
· 深度学习的产生	第17-19页
· 受限玻尔兹曼机	第19-24页
· RBM能量模型	第19-20页
· RBM可调参数	第20-22页
· RBM训练算法	第22-24页
· 典型的深度学习模型	第24-29页
· 卷积神经网络模型	第24-26页
· 深度信念网络模型	第26-27页
· 堆栈自编码网络模型	第27-29页
· 深度学习在图像分类上的应用	第29-32页
· 基于卷积神经网络的图像分类方法	第29-30页
· 基于深度信念网络的图像分类方法	第30-31页
· 深度学习的图像分类方法存在的问题	第31-32页
· 本章小结	第32-33页
第三章基于Kaiser窗的RBM自适应学习率调整算法	第33-47页
· 引言	第33-34页
· 相关工作	第34-36页
· 凯瑟（Kaiser）窗	第36-37页
· 基于Kaiser窗的RBM自适应学习率调整算法	第37-41页
· 自适应学习率调整规则	第37-39页
· 误差控制因子与惯性因子	第39-40页
· 基于Kaiser窗的RBM自适应学习率调整算法	第40-41页
· 仿真及结果分析	第41-46页
· RBM重构误差	第42-43页
· IRIS的分类问题	第43-44页
· 三维奇偶问题	第44-46页
· 本章小结	第46-47页
第四章基于交替迭代的改进RBM训练算法	第47-59页
· 引言	第47-49页
· RBM模型以及问题分析	第49页
· 基于交替迭代算法的RBM改进算法	第49-53页
· 交替迭代计算	第50-52页
· 设置收敛阈值和终止阈值	第52页
· 基于交替迭代算法的RBM改进算法	第52-53页
· 仿真及结果分析	第53-58页
· MNIST和toy数据集下的重构误差比较	第54-55页
· 小规模实验下log似然度比较	第55-57页
· 大规模实验下log似然度比较	第57-58页
· 算法耗时比较	第58页
· 本章小结	第58-59页
第五章基于多层RBM网络的图像分类方法	第59-75页
· 引言	第59-60页
· 人脑视觉机理及图像语义分层模型	第60-62页
· 基于多层RBM网络的图像分类识别方法	第62-68页
· 多层RBM网络的网络结构	第62-63页
· 对训练数据加入噪声	第63-65页
· 图像特征处理	第65-66页
· 基于多层RBM网络的图像分类识别方法	第66-68页
· 仿真及结果分析	第68-74页
· 中间隐含层单元个数确定	第69-70页
· 鲁棒性实验	第70-71页
· CIFAR-10数据集上分类实验	第71-73页
· STL-10数据集上分类实验	第73-74页
· 本章小结	第74-75页
第六章总结与展望	第75-77页
· 工作总结	第75-76页
· 工作展望	第76-77页
参考文献	第77-81页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第81-82页
致谢	第82页

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