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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度哈希的层次聚类索引方法研究
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基于深度哈希的层次聚类索引方法研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
    1.3 本文的研究工作第12-14页
        1.3.1 研究内容第12页
        1.3.2 结构安排第12-14页
2 相关技术第14-33页
    2.1 深度学习第14-24页
        2.1.1 卷积神经网络结构第14-19页
        2.1.2 卷积神经网络模型第19-23页
        2.1.3 深度学习框架第23-24页
    2.2 哈希算法第24-28页
        2.2.1 传统哈希算法第24-25页
        2.2.2 深度哈希算法第25-28页
    2.3 聚类方法第28-31页
        2.3.1 基于划分的方法第28-29页
        2.3.2 基于层次的方法第29页
        2.3.3 基于密度的方法第29-30页
        2.3.4 基于模型的方法第30-31页
    2.4 相似性度量方法第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
3 基于深度学习的哈希算法第33-46页
    3.1 网络结构第33-34页
    3.2 损失函数第34-38页
        3.2.1 样本对距离第35页
        3.2.2 语义保留性第35-36页
        3.2.3 正则项第36-37页
        3.2.4 均匀分布约束第37页
        3.2.5 旋转误差第37-38页
    3.3 网络训练过程第38-39页
    3.4 实验与结果分析第39-45页
        3.4.1 数据集第39-40页
        3.4.2 评价指标第40-41页
        3.4.3 结果分析第41-45页
    3.5 本章小结第45-46页
4 二进制层次聚类索引方法第46-61页
    4.1 层次聚类索引方法第47-50页
        4.1.1 层次聚类树的构造第47-49页
        4.1.2 层次聚类树索引的查询第49-50页
    4.2 基于比特位重要性的重排序第50-53页
        4.2.1 基于迭代比较的比特位权重计算方法第50-52页
        4.2.2 基于均方差的比特位权重计算方法第52-53页
    4.3 实验与结果分析第53-60页
        4.3.1 评价指标第53-54页
        4.3.2 实验设置第54-55页
        4.3.3 结果分析第55-60页
    4.4 本章小结第60-61页
5 总结与展望第61-63页
    5.1 论文总结第61页
    5.2 未来展望第61-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-70页
附录第70页

 
 
论文编号BS4628712,这篇论文共70
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