全文总字数：1066字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
基于深度学习的跨媒体语义挖掘方法以深度神经网络为基础，旨在利用其强大的抽象能力进行跨媒体相关学习。深度网络具有两层以上的网络层，能拟合出复杂的非线性函数。网络的深度对于精确地拟合各种复杂的非线性十分必要。在多属性数据集分析中，在典型相关分析中引入非线性映射的方法主要有两种，一种是通过添加核函数，另一种是引入深度学习，而后者也叫做深度典型相关分析。本设计要求利用深度典型相关分析研究跨媒体语义挖掘方法，并通过实验验证算法的效果。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。
2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。
3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-3周：查阅文献，完成开题报告4-6周：总体设计，完成论文综述7-10周：设计算法，功能模块设计11-13周：编码和测试14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。
4. 主要参考文献
1. 张鸿 , 吴 飞 , 庄 越 挺 . 跨 媒 体 相 关 性 推 理 与 检 索 研 究
[J]. 计 算 机 研 究 与 发展,2008(05):869-876.
2. 陈晓红. 数据降维的广义相关分析研究 [D].南京：南京航空航天大学,2011
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