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毕业论文标题:

基于JAVA语言实现跨平台通用的机器学习框架与应用研究

本文ID：LWGSW103416

论文字数:6867

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论文编号：JSJ218 论文字数:6867，附开题报告

摘要

自2011人工智能的再次兴起让机器学习（Machine Learning）这个名词进入了公众的视野，它成为当前解决很多人工智能问题的核心基石。机器学习在通i机器视觉用目标检测和分割；自然语言处理，语音识别；策略控制类问题得到了很好的应用。然而大多数的机器学习框架是非java编写的。所以编写了基于JAVA语言的基础库。Java是一门面向对象编程语言，作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程；具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点，基于JAVA语言实现跨平台通用的机器学习框架，为更多的系统提供机器学习的可能性。

关键词　机器学习；深度神经网络；自动求导；机器视觉；JAVA。

摘要I

目录I

第1章系统设计3

1.1 需求分析3

1.2 系统功能描述3

1.3 功能模块划分3

1.4 系统流程分析4

第2章计算图的实现5

2.1 计算图简介5

2.2 计算图的定义5

2.3 代码实现8

2.3.1 Tensor类核心实现如下：8

2.3.2 Node类实现如下：9

2.3.3 Engine类正向计算的核心实现如下：10

第3章自动求导实现12

3.1 自动求导12

3.2 代码实现15

3.2.1 Tensor类基础的乘法运算求导实例代码如下：15

3.2.2 None 梯度相关的核心实现：15

3.2.3 Engine类反向计算自动梯度的核心实现如下：16

第4章部分常用运算的实现20

4.1 矩阵运算20

4.1.1 数学公式20

4.1.2 矩阵乘法计算求导20

4.1.3 核心代码实现20

4.2 卷积运算21

4.2.1 数学公式21

4.2.2 核心代码实现21

4.3 sigmoid激活函数22

4.3.1 数学公式22

4.3.2 Sigmoid 导数23

4.3.3 Sigmoid 函数的三个主要缺陷：23

4.3.4 核心代码实现23

4.4 Relu激活函数24

4.5 优化函数25

4.5.1 均方差损失函数25

4.5.2 交叉熵损失函数25

第5章基础算法实现27

5.1 神经网络27

5.1.1 全连接神经网络结构图27

5.1.2 核心代码实现27

5.2 手写识别体28

5.2.1 LeNet简介28

5.2.2 LeNet网络结构28

5.2.3 实现过程29

5.2.4 代码实现的难点29

5.2.5 核心代码实现30

5.2.6 运行结果图31

参考文献32