导读:本文包含了等变性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:神经网络,旋转等变性,深度学习
等变性论文文献综述
李俊英[1]（2019）在《深度卷积神经网络的旋转等变性研究》一文中研究指出深度卷积神经网络在近年成为了计算机视觉领域的主流算法。卷积神经网络效果突出的一个重要原因在于它具有一定的平移等变性。不少学者开始尝试提出具有旋转等变性的网络结构以优化现有卷积神经网络。现有等变性相关工作大多聚焦于如何学习浅层的旋转等变特征,无法学习深度的旋转等变特征。然而现有效果最好的网络规模非常大,其层数往往超过100层。为了能够提取深度旋转等变特征,本文提出了深度旋转等变网络。深度旋转等变网络由循环卷积层,保序卷积层和解循环卷积层组成。这叁种特殊卷积层各自基于特定的权值旋转共享机制,分别能够学习旋转协变特征,保持特征旋转协变性,从旋转协变特征中学习旋转等变特征。我们在Rotated-MNIST和CIFAR-10两个数据集上验证了深度旋转等变网络架构能够显着提高现有卷积神经网络模型的精度。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-03-04）
崔艳[2]（2016）在《一种具有等变性的自适应盲源分离算法》一文中研究指出本文关注的是自适应盲源分离算法。首先介绍了白化算法,然后将白化规则和非线性主成分分析规则结合起来,得到了一种新的具有等变性的自适应盲源分离算法。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性。(本文来源于《科技视界》期刊2016年15期）
李静,缪素芬[3]（2007）在《一类具有Z_2-等变性的5次平面Hamilton向量场的多极限环分叉》一文中研究指出考虑了一类具有Z2-等变性的5次平面Hamilton向量场的多极限环分叉。利用平面动力系统分叉理论,发现系统在2组参数控制条件下分别存在22,23个极限环,并得到系统在2组控制条件下极限环的不同构型。这一研究结果对参数激励的一般机械振动系统相应的控制问题具有重要的理论指导意义。(本文来源于《首都师范大学学报(自然科学版)》期刊2007年02期）
等变性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文关注的是自适应盲源分离算法。首先介绍了白化算法,然后将白化规则和非线性主成分分析规则结合起来,得到了一种新的具有等变性的自适应盲源分离算法。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
等变性论文参考文献
[1].李俊英.深度卷积神经网络的旋转等变性研究[D].浙江大学.2019
[2].崔艳.一种具有等变性的自适应盲源分离算法[J].科技视界.2016
[3].李静,缪素芬.一类具有Z_2-等变性的5次平面Hamilton向量场的多极限环分叉[J].首都师范大学学报(自然科学版).2007