基于深度学习的商品图像分类
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的实验图库 | 第11-13页 |
| 1.4 本文的主要工作与组织结构 | 第13-14页 |
| 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 深度学习技术基础 | 第15-26页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 传统人工神经网络 | 第15-17页 |
| 2.3 深度学习概述 | 第17-19页 |
| 2.4 堆栈自编码网络 | 第19-21页 |
| 2.5 深度信念网络 | 第21-23页 |
| 2.6 卷积神经网络 | 第23-25页 |
| 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于堆栈自编码网络的商品图像精细分类 | 第26-35页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 本章方法 | 第27-28页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第28-34页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第28-30页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第30-34页 |
| 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于深度信念网络的商品图像精细分类 | 第35-42页 |
| 4.1 引言 | 第35-36页 |
| 4.2 本章方法 | 第36-37页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第37-41页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第37-38页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于卷积神经网络的商品图像精细分类 | 第42-64页 |
| 5.1 引言 | 第42页 |
| 5.2 本章方法 | 第42-45页 |
| 5.3 实验与结果分析 | 第45-63页 |
| 5.3.1 实验设置 | 第45-48页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第48-63页 |
| 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目及发表的学术论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
