1. 毕业设计(论文)主要目标:
1.了解图像压缩感知重建的基本原理;
2.掌握传统的图像压缩感知重建算法;
3.掌握基于生成对抗网络的图像压缩感知重建算法;
2. 毕业设计(论文)主要内容:
本毕业论文主要研究一种基于生成对抗模型的图像的压缩感知重建算法,具体内容包括:
(1)阐述压缩感知重建的基本原理以及研究意义;
(2)综述传统压缩感知重建算法以及基于生成对抗网络的压缩感知重建算法;
3. 主要参考文献
【1】Agarwal, Alekh, Negahban, Sahand, andWainwright, Martin J. Fast global convergence rates of gradient methods for high-dimensional statistical recovery. In Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 37–45,2010.
【2】Ailon, Nir and Chazelle, Bernard. The fast johnson–lindenstrauss transform and approximate nearest neighbors.SIAM Journal on Computing, 39(1):302–322,2009.
【3】Bach, Francis, Jenatton, Rodolphe, Mairal, Julien, Obozinski,Guillaume, et al. Optimization with sparsityinducing penalties. Foundations and Trends/R in Machine Learning, 4(1):1–106, 2012.
以上是毕业论文任务书,课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。