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卷积神经网络的研究与应用分析

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 卷积神经网络历史发展第10-11页
        1.2.1 理论提出时期第10-11页
        1.2.2 模型提出第11页
        1.2.3 模型发展现状第11页
    1.3 课题研究目的与意义第11-12页
    1.4 本文的写作框架第12-13页
第二章 卷积神经网络相关理论第13-21页
    2.1 神经网络的概述第13-15页
    2.2 BP算法(误差反向传播算法)第15-16页
    2.3 卷积神经网络的基本结构第16-18页
    2.4 卷积神经网络训练算法第18-19页
    2.5 卷积神经网络的优点第19页
    2.6 本章小结第19-21页
第三章 AlexNet网络第21-26页
    3.1 引言第21页
    3.2 Alex Net基本构造第21-22页
    3.3 Alex Net的优点第22-24页
    3.4 Alex Net的拓展第24-25页
        3.4.1 深度网络的提出第24-25页
        3.4.2 迁移学习的提出第25页
    3.5 本章小结第25-26页
第四章 卷积神经网络的改进方法第26-35页
    4.1 结构层的改进第26-28页
    4.2 正则化第28-29页
    4.3 激活函数第29-32页
    4.4 循环神经网络第32-34页
    4.5 本章总结第34-35页
第五章 卷积神经网络的应用分析第35-38页
    5.1 卷积神经网络近期应用领域第35-36页
    5.2 卷积神经网络的缺点与发展第36-37页
    5.3 本章小结第37-38页
结论第38-39页
参考文献第39-43页
攻读硕士学位期间发表论文第43-45页
致谢第45页

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