| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 跨模态多媒体检索的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 神经网络的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究内容与创新点 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 神经网络模型 | 第14-24页 |
| 2.1 全连接神经网络 | 第14-18页 |
| 2.1.1 感知器 | 第14-15页 |
| 2.1.2 全连接神经网络的前向传播 | 第15-16页 |
| 2.1.3 Sigmoid函数 | 第16页 |
| 2.1.4 反向传播算法的权值更新法则及其推导 | 第16-18页 |
| 2.1.5 反向传播算法流程 | 第18页 |
| 2.2 稀疏全连接神经网络 | 第18-20页 |
| 2.3 深度限制的玻尔兹曼机 | 第20-23页 |
| 2.3.1 限制的玻尔兹曼机 | 第21-22页 |
| 2.3.2 深度限制的玻尔兹曼机 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 跨模态多媒体语义匹配 | 第24-34页 |
| 3.1 跨模态多媒体检索流程 | 第24页 |
| 3.2 语义匹配 | 第24-25页 |
| 3.3 基于深度神经网络的跨模态多媒体语义匹配 | 第25-26页 |
| 3.4 实验 | 第26-33页 |
| 3.4.1 数据集 | 第26-27页 |
| 3.4.2 网络模型结构 | 第27-28页 |
| 3.4.3 评价指标 | 第28-29页 |
| 3.4.4 实验结果 | 第29-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 模态重构的跨模态多媒体检索 | 第34-42页 |
| 4.1 模态重构 | 第34页 |
| 4.2 基于深度神经网络的模态重构的跨模态多媒体检索 | 第34-35页 |
| 4.3 实验 | 第35-41页 |
| 4.3.1 网络模型结构 | 第36-37页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第37页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第37-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于协同深度语义学习的跨模态多媒体检索 | 第42-53页 |
| 5.1 协同深度语义学习研究意义 | 第42-43页 |
| 5.2 协同深度语义学习框架 | 第43-44页 |
| 5.3 协同深度语义学习算法 | 第44页 |
| 5.4 实验 | 第44-52页 |
| 5.4.1 网络模型结构 | 第45-47页 |
| 5.4.2 评价指标 | 第47页 |
| 5.4.3 实验结果 | 第47-51页 |
| 5.4.4 协同深度语义学习的有效性 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 本文主要工作和贡献 | 第53-54页 |
| 6.2 未来展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |