基于自动编码器的表示学习研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究难点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文主要内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 自动编码器相关知识介绍 | 第16-32页 |
| 2.1 人工神经网络 | 第16-25页 |
| 2.2 自动编码器 | 第25-27页 |
| 2.3 正则化自动编码器 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 度量自动编码器 | 第32-48页 |
| 3.1 度量学习 | 第32-37页 |
| 3.2 度量自动编码器 | 第37-41页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第41-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 Gabor特征自动编码器 | 第48-60页 |
| 4.1 Gabor滤波器 | 第48-49页 |
| 4.2 Gabor特征自动编码器 | 第49-50页 |
| 4.3 图像识别过程 | 第50-52页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第52-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 研究展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文和成果 | 第70页 |
