基于深度学习的计算机图形描述算法研究

摘要：

深度学习理论是现代计算机机器学习中的非常重要的组成部分.计算机图形描述算法的实现解决了生成算法难的问题.研究了深度学习的理论:卷积神经网络和递归神经网络.结果表明:两种神经网络系统都能很好地处理图像的识别问题,对于计算机图形描述算法有着很好地辅助作用.同时,设计了一种基于卷积神经网络的计算机图形识别算法.实验结果表明:接收者操作特征(ROC)曲线和其面积的大小能够很好地判断计算机图形描述算法的准确性.

关键词：深度学习、卷积神经网络、递归神经网络、图形描述算法

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：2017年度湖南省教育厅科学研究项目17C07011

在线出版日期：2021-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：53-55