標(biāo)題：基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類方法研究

正文：

隨著計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像分類已經(jīng)成為了計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個重要問題。傳統(tǒng)的圖像分類方法主要包括基于規(guī)則的方法和基于統(tǒng)計模型的方法。基于規(guī)則的方法需要手工設(shè)計規(guī)則并進(jìn)行訓(xùn)練，但是這種方法需要大量的計算資源和時間，并且對于新圖像的分類效果較差。而基于統(tǒng)計模型的方法雖然能夠快速地訓(xùn)練模型，但是模型的泛化能力較差。

近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展為圖像分類問題帶來了新的機(jī)遇。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過自動學(xué)習(xí)特征來進(jìn)行圖像分類，并且具有較好的泛化能力。深度學(xué)習(xí)技術(shù)中的代表性方法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Networks,RNN)。

本文將基于CNN和RNN這兩種深度學(xué)習(xí)技術(shù)，研究圖像分類的方法。首先將介紹這兩種深度學(xué)習(xí)技術(shù)的原理和特點(diǎn)。然后，將介紹這兩種技術(shù)在圖像分類中的應(yīng)用，并對比它們的優(yōu)缺點(diǎn)。最后，將提出一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類方法，并進(jìn)行實驗驗證。

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總結(jié)

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