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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于哈希学习的图片标签补全和预测
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基于哈希学习的图片标签补全和预测
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 相关工作第12-17页
        1.2.1 图片标注第12-14页
        1.2.2 哈希学习第14-17页
    1.3 本文的贡献第17-18页
    1.4 本文的篇章结构第18-21页
第二章 基于软约束的离散协同哈希及其在图片标签补全中的应用第21-37页
    2.1 符号说明第21页
    2.2 问题定义第21-22页
    2.3 相关工作第22-23页
    2.4 基于软约束的离散协同哈希模型第23-28页
        2.4.1 形式化定义第23-25页
        2.4.2 模型优化第25-27页
        2.4.3 模型初始化第27-28页
    2.5 实验第28-34页
        2.5.1 数据集第28-30页
        2.5.2 对比方法第30-31页
        2.5.3 评价指标第31-32页
        2.5.4 结果分析第32-34页
        2.5.5 参数影响第34页
        2.5.6 收敛性分析第34页
    2.6 本章小结第34-37页
第三章 基于自编码器的离散协同哈希及其在图片标签预测中的应用第37-47页
    3.1 问题定义第37-38页
    3.2 基于编码器的离散协同哈希模型第38-42页
        3.2.1 单向投影第38-40页
        3.2.2 基于自编码器的双向投影第40页
        3.2.3 模型优化第40-42页
    3.3 实验第42-45页
        3.3.1 数据集第42页
        3.3.2 评价指标第42-43页
        3.3.3 结果分析第43页
        3.3.4 参数影响第43-45页
    3.4 本章小结第45-47页
第四章 基于图片相似性的深度协同哈希及其在图片标签预测中的应用第47-59页
    4.1 问题定义第47-48页
    4.2 深度哈希学习第48页
    4.3 基于图片相似性的深度协同哈希模型第48-53页
        4.3.1 网络结构第49页
        4.3.2 特征表示部分第49页
        4.3.3 目标函数学习部分第49-51页
        4.3.4 模型优化第51-53页
    4.4 实验第53-57页
        4.4.1 对比方法第54-55页
        4.4.2 超参数设置第55页
        4.4.3 结果分析第55-57页
    4.5 本章小结第57-59页
第五章 总结与展望第59-61页
参考文献第61-67页
简历与科研成果第67-69页
致谢第69-70页

 
 
论文编号BS4729396,这篇论文共70
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