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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的手写数字识别方法研究
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基于深度学习的手写数字识别方法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-16页
    1.1 研究背景及历史意义第8-9页
    1.2 手写数字识别的应用前景第9-10页
    1.3 国内外研究现状第10-13页
    1.4 基于深度学习的手写数字识别难点第13页
    1.5 本文主要内容与章节安排第13-14页
    1.6 本章小结第14-16页
2 卷积神经网络第16-42页
    2.1 人工神经网络第16-20页
        2.1.1 感知器第16-17页
        2.1.2 多层感知器第17-18页
        2.1.3 前向传播算法第18-19页
        2.1.4 反向传播算法第19-20页
    2.2 卷积神经网络第20-31页
        2.2.1 CNN相关概念第21-23页
        2.2.2 卷积层的卷积操作第23页
        2.2.3 批量归一化第23-24页
        2.2.4 激活函数第24-27页
        2.2.5 池化层第27-28页
        2.2.6 Softmax回归分类器第28-30页
        2.2.7 Dropout第30-31页
    2.3 BP神经网络模型第31-33页
        2.3.1 模型定义和网络结构第31-32页
        2.3.2 BP神经网络模型训练第32-33页
    2.4 基于传统卷积神经网络的手写数字识别第33-40页
        2.4.1 LeNet-5网络模型第33-34页
        2.4.2 构建基于传统卷积神经网络的手写数字识别第34-40页
    2.5 本章总结第40-42页
3 基于残差网络和递归神经网络的手写数字识别第42-60页
    3.1 梯度消失和梯度爆炸第42页
    3.2 残差网络概述第42-44页
    3.3 递归神经网络概述第44页
    3.4 MNIST手写数据库第44-46页
    3.5 数据预处理第46-49页
    3.6 构建残差网络和递归神经网络结合的手写数字识别网络结构第49-58页
        3.6.1 硬件环境和caffe框架介绍第49-50页
        3.6.2 模型设计第50-53页
        3.6.3 实验结果与分析第53-58页
    3.7 本章小结第58-60页
4 基于Inception网络结构的手写数字识别第60-76页
    4.1 卷积神经网络典型结构第60-64页
        4.1.1 AlexNet第60-61页
        4.1.2 GoogLeNet第61-63页
        4.1.3 VGGNet第63-64页
    4.2 Inception网络结构模型第64-67页
    4.3 构建基于inception网络结构模型的手写数字识别网络结构第67-69页
    4.4 实验结果与分析第69-73页
    4.5 实验对比第73-74页
    4.6 本章小结第74-76页
5 总结与展望第76-78页
    5.1 工作总结第76页
    5.2 工作展望第76-78页
致谢第78-80页
参考文献第80-84页
附录第84页
    A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第84页

 
 
论文编号BS4054967,这篇论文共84
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