博士毕业论文王建浦

博士毕业论文: 王建浦, “基于深度学习的图像分类方法研究”, 2019

摘要:

本文介绍了一种基于深度学习的图像分类方法的研究。本文首先对深度学习的概念进行了阐述,然后提出了一种基于卷积神经网络的图像分类方法。本文对这种方法进行了实验验证,结果表明该方法具有较好的分类精度和稳定性。同时,本文还提出了一些改进方法,以提高该方法的分类精度和效率。

关键词:深度学习, 卷积神经网络, 图像分类, 卷积神经网络架构

引言:

图像分类是计算机视觉领域的一个重要问题,也是人工智能领域中的一个重要研究方向。随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的图像分类方法已经成为了目前图像分类领域的主流方法。本文介绍了一种基于卷积神经网络的图像分类方法,并对其进行实验验证。

一、深度学习的概念

深度学习是一种模拟人类神经系统的计算模型,它通过多层神经网络进行特征提取和模型训练。深度学习技术在计算机视觉领域得到了广泛应用,它可以实现物体识别、图像分类、语音识别等任务。

二、卷积神经网络的概念

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种基于深度学习的图像分类方法。CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取图像的特征,池化层用于减少特征图的尺寸,全连接层用于分类。CNN具有较好的特征提取能力和分类能力,是目前图像分类领域的主流方法之一。

三、图像分类方法的研究

目前,基于深度学习的图像分类方法已经得到了广泛应用。其中,卷积神经网络是一种常用的图像分类方法。本文提出了一种基于卷积神经网络的图像分类方法,它主要由卷积层、池化层和全连接层组成。本文对这种方法进行了实验验证,结果表明该方法具有较好的分类精度和稳定性。

四、改进方法

为了提高该方法的分类精度和效率,本文提出了一些改进方法。首先,本文提出了一种基于注意力机制的图像分类方法,它可以更好地捕捉图像的特征。其次,本文提出了一种基于自适应卷积神经网络架构的图像分类方法,它可以更好地处理不同尺度的图像。

结论:

本文介绍了一种基于卷积神经网络的图像分类方法,并对其进行实验验证。结果表明该方法具有较好的分类精度和稳定性。同时,本文还提出了一些改进方法,以提高该方法的分类精度和效率。未来,随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的图像分类方法将得到更广泛的应用。

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