深层神经网络的结构设计方法研究



深层神经网络的结构设计方法研究

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深层神经网络的结构设计方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-17页
1.1 研究背景及意义	第11-13页
1.2 国内外文献综述	第13-14页
1.3 研究内容及贡献	第14-15页
1.4 本文组织结构	第15-17页
第2章相关工作研究	第17-27页
2.1 主成分分析方法	第17-20页
2.1.1 基本思想	第17-19页
2.1.2 计算过程	第19页
2.1.3 优点及应用	第19-20页
2.2 受限玻耳兹曼机的网络结构和训练方法	第20-24页
2.2.1 受限玻耳兹曼机的网络结构	第20-23页
2.2.2 受限玻耳兹曼机的训练方法	第23-24页
2.3 本章小结	第24-27页
第3章网络结构设计的逐层主成分分析方法	第27-35页
3.1 深层感知器的网络结构和训练方法	第27-29页
3.1.1 深层感知器的网络结构	第27-28页
3.1.2 深层感知器的训练方法	第28-29页
3.2 逐层主成分分析方法	第29-32页
3.2.1 基本思想	第29页
3.2.2 方法描述	第29-31页
3.2.3 案例实现	第31-32页
3.3 增长式逐层主成分分析方法	第32-34页
3.3.1 基本思想	第32-33页
3.3.2 方法描述	第33页
3.3.3 案例实现	第33-34页
3.4 本章小结	第34-35页
第4章网络结构设计的逐层主成分分析框架	第35-49页
4.1 深层自动编码器的网络结构和训练方法	第35-37页
4.1.1 深层自动编码器的网络结构	第35-36页
4.1.2 深层自动编码器的训练方法	第36-37页
4.2 深层信念网络的网络结构和训练方法	第37-41页
4.2.1 深层信念网络的网络结构	第37-39页
4.2.2 深层信念网络的训练方法	第39-41页
4.3 深层玻耳兹曼机的网络结构和训练方法	第41-45页
4.3.1 深层玻耳兹曼机的网络结构	第41-42页
4.3.2 深层玻耳兹曼机的训练方法	第42-45页
4.4 逐层主成分分析框架	第45-47页
4.4.1 基本思想	第45页
4.4.2 方法描述	第45-46页
4.4.3 案例实现	第46-47页
4.5 本章小结	第47-49页
第5章实验结果及分析	第49-65页
5.1 实验平台	第49页
5.2 实验数据集	第49-50页
5.3 深层感知器实验	第50-53页
5.3.1 深层感知器的LPCA结构设计实验	第50-51页
5.3.2 深层感知器的GLPCA结构设计实验	第51-53页
5.4 深层自动编码器实验	第53-58页
5.4.1 深层自动编码器的MNIST重构实验	第53-55页
5.4.2 深层自动编码器的ORL重构实验	第55-58页
5.5 深层信念网络实验	第58-62页
5.5.1 深层信念网络的MNIST实验	第58-60页
5.5.2 深层信念网络的ISOLET实验	第60-62页
5.6 深层玻耳兹曼机实验	第62-63页
5.7 本章小结	第63-65页
结论	第65-67页
参考文献	第67-71页
攻读学位期间发表的学术成果	第71-73页
致谢	第73页

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