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基于深度学习的脱机手写汉字识别技术研究
 
     论文目录
 
致谢第5-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第11-17页
    1.1 课题来源第11页
    1.2 研究背景及意义第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-14页
    1.4 本文主要工作及内容安排第14-17页
2 深度学习相关理论第17-31页
    2.1 引言第17-18页
    2.2 反向传播算法第18-19页
    2.3 深度卷积神经网络第19-26页
        2.3.1 局部感知第20-21页
        2.3.2 权值共享第21页
        2.3.3 池化第21-22页
        2.3.4 激活函数第22-24页
        2.3.5 权重初始化第24-25页
        2.3.6 批量归一化第25-26页
    2.4 正则化方法第26-30页
        2.4.1 参数约束第27-28页
        2.4.2 数据增强第28页
        2.4.3 提前终止第28-29页
        2.4.4 Dropout方法第29-30页
    2.5 本章小结第30-31页
3 基于深度可分离卷积网络的脱机手写汉字识别第31-47页
    3.1 引言第31页
    3.2 传统算法与深度学习的脱机手写汉字识别框架第31-33页
    3.3 残差网络和深度可分离卷积网络第33-38页
        3.3.1 残差卷积神经网络第33-35页
        3.3.2 深度可分离卷积网络第35-36页
        3.3.3 残差深度可分离卷积网络结构第36-38页
    3.4 联合损失函数第38-39页
    3.5 实验与结果分析第39-45页
        3.5.1 实验数据第39-40页
        3.5.2 实验环境与训练参数设置第40-41页
        3.5.3 Dropout正则化方法结果分析第41-42页
        3.5.4 联合损失函数结果分析第42-43页
        3.5.5 与现有算法的性能比较第43-45页
    3.6 本章小结第45-47页
4 基于空间变换网络的脱机手写汉字识别第47-57页
    4.1 引言第47页
    4.2 空间变换网络第47-49页
    4.3 卷积神经网络结构设计第49-52页
    4.4 实验与结果分析第52-56页
        4.4.1 数据预处理第52-53页
        4.4.2 实验环境与训练参数设置第53-54页
        4.4.3 偏移字体的识别结果分析第54-56页
    4.5 本章小结第56-57页
5 总结第57-59页
    本文工作总结第57-58页
    对未来工作的展望第58-59页
参考文献第59-65页
作者简介第65页

 
 
论文编号BS3791667,这篇论文共65
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