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利用神经网络提取谱函数

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利用神经网络提取谱函数

论文目录
中文摘要	第1-6页
英文摘要	第6-9页
第一章引言	第9-15页
1.1 从关联函数到谱函数	第9-11页
1.2 Bayes理论与最大似然估计原理	第11-12页
1.2.1 Bayes理论	第11页
1.2.2 最大似然估计原理	第11-12页
1.3 最大熵方法	第12-14页
1.4 本章小结	第14-15页
第二章高斯混合模型与变分编码器	第15-27页
2.1 高斯混合模型	第15-16页
2.2 神经网络	第16-18页
2.2.1 万有逼近定理	第16-17页
2.2.2 多层感知机器	第17-18页
2.3 高斯混合模型在神经网络中的应用	第18-19页
2.4 变分编码器	第19-25页
2.4.1 数学推导	第20-22页
2.4.2 变分编码器的神经网络图示	第22-23页
2.4.3 Denoising变分编码器	第23-25页
2.5 本章小结	第25-27页
第三章 VAE Spectra	第27-33页
3.1 数学推导	第27-28页
3.2 损失函数	第28-29页
3.3 VAE Spectra拓扑图	第29-31页
3.4 系统误差	第31-32页
3.5 本章小结	第32-33页
第四章数据集的构建	第33-42页
4.1 低频区	第33-36页
4.2 中频区	第36-37页
4.3 高频区	第37-39页
4.4 数据集	第39-41页
4.5 本章小结	第41-42页
第五章神经网络超参数选取与测试	第42-55页
5.1 超参数选取	第42-44页
5.2 测试	第44-54页
5.3 本章小结	第54-55页
第六章格点QCD结果	第55-59页
6.1 MEM结果分析	第56-57页
6.2 VAE spectra结果分析	第57-58页
6.3 本章小结	第58-59页
总结与展望	第59-60页
致谢	第60-61页
附录	第61-64页
参考文献	第64-66页

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