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基于深度卷积网络学习算法及其应用研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究的背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 深度学习在自然语言处理领域的应用第13页
        1.2.2 深度学习在图像识别领域的应用第13-14页
        1.2.3 深度学习在语音识别领域的应用第14页
        1.2.4 卷积神经网络的发展第14-15页
    1.3 本文的内容及工作安排第15-17页
第二章 卷积神经网络第17-35页
    2.1 人工神经网络第17-27页
        2.1.1 人工神经元第17-19页
        2.1.2 人工神经网络第19-24页
        2.1.3 反向传播算法第24-27页
    2.2 卷积神经网络第27-33页
        2.2.1 卷积第27-28页
        2.2.2 池化第28页
        2.2.3 卷积神经网络的结构第28-30页
        2.2.4 卷积神经网络的训练过程第30-32页
        2.2.5 卷积神经网络的优点第32-33页
    2.3 本章小结第33-35页
第三章 基于深度卷积神经网络算法改进(dropout)的识别研究第35-45页
    3.1 基于卷积神经网络手写字符识别第35-39页
        3.1.1 MNIST手写字符库简介及手写字符识别的一般方法第35-36页
        3.1.2 基于卷积神经网络手写字符识别第36-37页
        3.1.3 实验结果和分析第37-39页
    3.2 基于深度卷积神经网络算法改进(dropout)的识别研究第39-44页
        3.2.1 dropout的主要思想第40-41页
        3.2.2 dropout应用于卷积神经网络第41-42页
        3.2.3 实验结果和分析第42-44页
    3.3 本章小结第44-45页
第四章 卷积神经网络在生物DNA图谱的应用研究第45-55页
    4.1 生物DNA图谱识别概述第45页
    4.2 生物DNA图谱识别技术第45-46页
    4.3 基于卷积神经网络的生物DNA图谱识别技术第46-54页
        4.3.1 卷积神经网络的生物DNA图谱识别技术第46-50页
        4.3.2 实验结果和分析第50-54页
    4.4 本章小结第54-55页
第五章 总结与展望第55-57页
    5.1 工作总结第55页
    5.2 展望第55-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-63页
研究成果及发表的学术论文第63-65页
作者和导师简介第65-66页
附件第66-67页

 
论文编号BS2619875,这篇论文共67
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