本文的结构如下：

第一章介绍图像标签推荐技术的研究现状，并提出采用深度学习的方法来进行标签推荐。

第二章介绍本文的核心算法：卷积神经网络。这一章从网络构造、工作流程以及各层原理等多个方面，详细介绍卷积神经网络的原理。这为接下来的工作打下理论基础。

第三章介绍基于卷积神经网络的图像标签推荐技术的实现，并对该技术进行测试。

第四章介绍图像标签推荐系统的详细设计与实现。从服务器端和移动端两方面入手，详细介绍推荐系统需要实现什么以及如何实现。然后，对系统进行测试，并对测试结果进行分析。

结论部分对本文工作进行总结。

2卷积神经网络

卷积神经网络属于深层神经网络，它是从生物学概念中演化而来的[11]。1962年，Hubel和Wiesel在对猫的视觉皮层细胞的研究中，发现了视觉皮层存在一种复杂的细胞分布，这些细胞对于外界输入的视觉信息局部上是敏感的，这些细胞被称为“感受野” [12]。这些细胞就像一些滤波器一样，它们对输入的图像是局部敏感的，也正是因为这个原因，它们可以更好地获取输入图像的空间关系。基于感受野的概念，在1984年，日本学者Fukushima实现了神经认知机，它被看做是卷积神经网络的第一次实现。也正是基于感受野的概念，卷积神经网络提出了局部感知，并且进一步提出了权值共享的概念。通过采用这两个方法，不仅使神经网络模型更加简单，也使参数的数量更少了。这使得神经网络模型更易于训练。并且相对于其他神经网络，它们成为了卷积神经网络的特殊之处。关于局部感知和权值共享，本章也会在接下来的内容中详述。

本章主要介绍本文的核心算法：卷积神经网络。首先，本章会介绍一些神经网络的概念。然后，本章会介绍卷积神经网络的网络构造和工作流程。最后，根据网络结构，本章依次介绍卷积神经网络所包含的各层的原理。

2。1神经网络

为了更加全面地介绍神经网络，先从最简单的神经网络讲起。即只包含一个神经元的神经网络，如图2。1所示。

图2。1最简单的神经网络模型

在这个神经网络模型中，它的输入值为：，，和截距+1，输出为：。其中，函数被称为激活函数。

而我们所说的神经网络，便是将上述的很多单一的神经元联结起来。其中，一个神经元的输出作为另一个神经元的输入，如图2。2所示。

图2。2多层神经网络

在神经网络中，输入层在最左边，输出层在最右边，中间的所有层称为隐藏层。我们用来表示神经网络的层数，因此上图的神经网络中。然后我们将第层记为，因此为输入层，为输出层。在上图神经网络中，我们记参数。其中表示第层第个神经元与第层的第个神经元之间的联接参数，即连接线上的权重。表示第层第个神经元的偏置项。因此在上图中，。我们用表示第层第个神经元的输出值。当时，，即第个输入值。对于给定参数集合，上图的神经网络就可以根据函数来计算输出值。上图神经网络的计算步骤为：

我们将上述的计算步骤称为前向传播。使用类似的方法，可以轻松地拓展到更加复杂的神经网络中。

2。2 卷积神经网络结构和工作流程

在这一节中，首先介绍卷积神经网络的网络构造。为了更加形象，这里我们使用一个经典的例子LeNet-5来进行介绍。LeNet-5是采用卷积神经网络来进行数字识别的典型例子[13]。它的卷积神经网络结构如图2。3所示。