1. 毕业设计（论文）主要内容：

1. 深度学习是目前人工智能和机器学习领域的主流方法，能够有效解决非线性的分类问题；

2. 了解卷积神经网络的基本概念、网络结构、权值更新方法等；

3. 应用tensorflow实现卷积神经网络，并应用于图像识别；

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   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. 基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究[d]. 浙江工商大学, 2014.

   2. 李传朋 , 秦品乐 ,张晋京. 基于深度卷积神经网络的图像去噪研究[j]《计算机工程》, 2017, 43 (3) :253-260

   3. 莫焕生.基于tensorflow的神经网络处理器编程框架[d]中国科学院大学，2016

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