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基于注意力卷积神经网络的高质量全息图快速生成算法

目录

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

注意力卷积神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

2.1卷积神经网络简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

2.2注意力机制原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.3注意力卷积神经网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

高质量全息图生成算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

3.1算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

3.2数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

3.3注意力卷积神经网络模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

3.3.1网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.3.2损失函数与优化器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.4算法流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

4.1实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

4.2实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

4.2.1训练过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

4.2.2评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

4.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

4.3.1生成全息图质量对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.3.2注意力机制效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

性能分析与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

5.1计算资源消耗分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

5.2算法优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

5.2.1模型结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

5.2.2参数调整与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

应用场景与案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

6.1应用领域概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

6.2案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

6.2.1某虚拟现实应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

6.2.2某增强现实应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

7.2研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.内容简述

我们将介绍该算法的核心组成部分，它包括一个由多个层次组成的网络