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基于深度学习的字符识别
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 深度学习研究现状第12-13页
    1.3 字符识别研究现状第13-14页
    1.4 本文主要工作及组织结构第14-16页
第二章 神经网络基础介绍及中文手写体字符图像预处理第16-29页
    2.1 引言第16页
    2.2 基本神经网络简介第16-22页
        2.2.1 基本神经元简介第16-17页
        2.2.2 神经网络模型前向传播第17-19页
        2.2.3 反向传播算法以及梯度下降法第19-22页
    2.3 离线中文手写体字符数据集介绍第22-24页
        2.3.1 CASIA中文手写体字符数据集第22-23页
        2.3.2 离线中文手写体字符数据集采集第23-24页
    2.4 离线中文手写体字符的预处理第24-28页
        2.4.1 网络初始化权重与预处理间关系第24-26页
        2.4.2 尺度变换第26页
        2.4.3 均值减除第26-27页
        2.4.4 数据集扩增第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章 基于多列深度神经网络的中文手写体字符识别第29-51页
    3.1 引言第29页
    3.2 深度卷积神经网络的基本结构第29-39页
        3.2.1 卷积层特征提取第29-30页
        3.2.2 池化层特征提取第30-31页
        3.2.3 改进的激活函数ReLU第31-33页
        3.2.4 全连接层构建第33-34页
        3.2.5 Dropout层第34-36页
        3.2.6 Softmax回归第36-39页
    3.3 多列深度神经网络的构建第39-45页
        3.3.1 深度卷积神经网络结构设计第39-41页
        3.3.2 深度卷积神经网络模型融合第41-43页
        3.3.3 多列深度神经网络结构设计第43-45页
    3.4 实验结果与对比分析第45-49页
        3.4.1 中文手写体字符识别训练网络参数设置第45-46页
        3.4.2 不同带权重层深度卷积神经网络实验结果第46-47页
        3.4.3 深度卷积神经网络可视化结果第47-49页
        3.4.4 多列深度卷积神经网络实验结果第49页
    3.5 本章小结第49-51页
第四章 基于批正则化处理的中文手写体字符识别第51-69页
    4.1 引言第51页
    4.2 批正则化处理简介第51-55页
        4.2.1 批正则化处理引入第51-53页
        4.2.2 消除内部协变量迁移第53-55页
    4.3 批正则化处理算法第55-61页
        4.3.1 正则化处理算法第55-56页
        4.3.2 “小批”样本批正则化处理算法第56-58页
        4.3.3 神经网络的批正则化处理算法第58-61页
    4.4 GOOGLENET深度网络结构介绍第61-64页
        4.4.1 Inception网络模型第62-64页
        4.4.2 GoogLeNet网络模型构建第64页
    4.5 正则化处理与GOOGLENET相结合的网络构建第64-67页
    4.6 实验结果与对比分析第67-68页
    4.7 本章小结第68-69页
第五章 总结与展望第69-71页
    5.1 本文工作总结第69页
    5.2 后续工作展望第69-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-76页

 
论文编号BS3380074,这篇论文共76
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