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基于卷積神經網絡的圖像分類算法研究

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基于卷積神經網絡的圖像分類算法研究
論文目錄
 
摘要第1-4頁
Abstract第4-8頁
第1章 緒論第8-18頁
  1.1 研究背景及意義第8-9頁
  1.2 國內外研究現狀第9-15頁
  1.3 本文的研究內容第15-16頁
  1.4 本文的結構安排第16-18頁
第2章 卷積神經網絡第18-31頁
  2.1 神經網絡第18-20頁
    2.1.1 基本概念第18-19頁
    2.1.2 前饋神經網絡第19-20頁
  2.2 卷積神經網絡第20-21頁
  2.3 卷積神經網絡的基本特征第21-22頁
    2.3.1 局部連接第21-22頁
    2.3.2 權值共享第22頁
  2.4 卷積神經網絡的基本結構第22-26頁
    2.4.1 卷積層第23-25頁
    2.4.2 池化層第25-26頁
    2.4.3 全連接層第26頁
  2.5 卷積神經網絡的訓練第26-28頁
  2.6 卷積神經網絡的優化第28-30頁
    2.6.1 隨機梯度下降算法第28頁
    2.6.2 Dropout第28-30頁
  2.7 本章小結第30-31頁
第3章 基于改進激活函數的卷積神經網絡第31-44頁
  3.1 激活函數的原理和作用第31頁
  3.2 常見的激活函數第31-35頁
    3.2.1 飽和非線性激活函數第32-33頁
    3.2.2 不飽和非線性激活函數第33-35頁
  3.3 基于改進激活函數的卷積神經網絡第35-37頁
    3.3.1 改進的激活函數第35-37頁
    3.3.2 網絡模型設計第37頁
  3.4 實驗與結果分析第37-42頁
    3.4.1 圖像分類數據集第37-40頁
    3.4.2 實驗環境與參數設置第40頁
    3.4.3 結果分析第40-42頁
  3.5 本章小結第42-44頁
第4章 基于改進深度特征融合的卷積神經網絡第44-56頁
  4.1 殘差學習和批量歸一化第44-47頁
    4.1.1 殘差學習第44-46頁
    4.1.2 批量歸一化第46-47頁
  4.2 .改進的CNN模型第47-52頁
  4.3 實驗與結果分析第52-55頁
    4.3.1 圖像分類數據集第52頁
    4.3.2 實驗環境與參數設置第52-53頁
    4.3.3 結果分析第53-55頁
  4.4 本章小結第55-56頁
第5章 總結與展望第56-58頁
  5.1 總結第56頁
  5.2 展望第56-58頁
參考文獻第58-62頁
致謝第62-63頁

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圖像分類 卷積神經網絡 激活函數 多層次特征融合 殘差學習
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