| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的研究内容与内容安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 本文的内容安排 | 第13-14页 |
| 第2章 自动编码器及其衍生算法概述 | 第14-29页 |
| 2.1 人工神经网络 | 第14-15页 |
| 2.2 反向传播算法 | 第15-18页 |
| 2.3 深度学习算法概述 | 第18-19页 |
| 2.4 自动编码器算法 | 第19-21页 |
| 2.5 自动编码器衍生算法 | 第21-27页 |
| 2.5.1 稀疏自动编码器 | 第22-23页 |
| 2.5.2 降噪自动编码器 | 第23-24页 |
| 2.5.3 边缘降噪自动编码器 | 第24-27页 |
| 2.6 卷积神经网络 | 第27页 |
| 2.7 本章总结 | 第27-29页 |
| 第3章 自动编码器算法优化 | 第29-37页 |
| 3.1 稀疏边缘降噪自动编码器 | 第29-31页 |
| 3.1.1 稀疏边缘降噪自动编码器网络结构 | 第29-30页 |
| 3.1.2 稀疏边缘降噪自动编码器分析 | 第30-31页 |
| 3.2 基于稀疏边缘降噪自动编码器构建深度神经网络结构 | 第31-34页 |
| 3.3 分类器的选择 | 第34-36页 |
| 3.3.1 Softmax分类器 | 第34-35页 |
| 3.3.2 SVM分类器 | 第35页 |
| 3.3.3 Softmax与SVM的比较 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 实验结果和分析 | 第37-43页 |
| 4.1 数据集 | 第37-38页 |
| 4.2 实验过程 | 第38-40页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 工作总结 | 第43-44页 |
| 5.2 工作展望 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 附录1 攻读学位期间发表的论文 | 第50-51页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第51-52页 |
| 详细摘要 | 第52-56页 |