大学毕业论文写如下：
题目为“基于深度学习的图像识别技术研究”。
摘要：随着数字化时代的到来，图像数据在社会生活和工业生产中的应用越来越广泛，如人脸识别、自动驾驶、智能安防等。
因此，图像识别技术的发展对于提高生产效率和改善生活质量具有重要意义。本文主要研究了基于深度学习的图像识别技术，包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。
通过实验验证，本文提出了一种基于改进卷积神经网络的图像识别方法，能够有效提高图像识别的准确率和鲁棒性。
关键词：深度学习；图像识别；卷积神经网络；循环神经网络；生成对抗网络
引言：随着数字化时代的到来，图像数据在社会生活和工业生产中的应用越来越广泛，如人脸识别、自动驾驶、智能安防等。
这些应用场景对于图像识别的准确率和鲁棒性要求越来越高，因此需要研究更加高效和准确的图像识别技术。
深度学习技术的兴起为图像识别领域带来了革命性的变革，基于深度学习的图像识别技术已经成为当前研究的热点。本文旨在研究基于深度学习的图像识别技术，并针对现有方法进行改进和优化。
相关工作：在相关工作部分，本文对现有的基于深度学习的图像识别技术进行了综述。介绍了卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等深度学习模型在图像识别领域的应用和优缺点。同时，还介绍了不同任务和场景下的图像识别技术，如目标检测、图像分割、风格迁移等。
方法：在方法部分，本文提出了一种基于改进卷积神经网络的图像识别方法。该方法采用了残差网络结构，通过引入跳跃连接的方式解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失问题。
同时，该方法还采用了数据增强技术，通过对训练数据进行旋转、平移等操作，增加了模型的泛化能力。
实验：在实验部分，本文对所提出的方法进行了实验验证。实验采用了MNIST和CIFAR-10两个数据集，分别进行了手写数字识别和自然场景图像分类任务。实验结果表明，本文提出的方法相比传统的方法具有更高的准确率和鲁棒性。