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跨领域的终身机器学习算法研究

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跨领域的终身机器学习算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-19页
  1.1 研究背景和意义第10-12页
  1.2 终身机器学习算法研究现状第12-15页
    1.2.1 有监督学习第12-14页
    1.2.2 无监督学习第14-15页
    1.2.3 强化学习第15页
  1.3 终身机器学习算法的难点第15-16页
  1.4 论文的主要工作及结构第16-18页
    1.4.1 论文的主要工作第16-17页
    1.4.2 论文的组织结构第17-18页
  1.5 本章小结第18-19页
第二章 终身机器学习相关知识第19-28页
  2.1 终身机器学习问题第19页
  2.2 终身机器学习系统第19-21页
  2.3 终身机器学习算法第21-26页
    2.3.1 基于任务聚类的终身机器学习算法第21-23页
    2.3.2 基于多任务神经网络的终身机器学习算法第23-24页
    2.3.3 基于GO-MTL的终身机器学习算法第24-25页
    2.3.4 基于判别表示的终身机器学习算法第25-26页
  2.4 本章小结第26-28页
第三章 基于流形嵌入的终身机器学习算法第28-45页
  3.1 引言第28-29页
  3.2 流形和流形学习相关知识第29-31页
    3.2.1 流形第29-30页
    3.2.2 流形学习第30-31页
  3.3 基于流形嵌入的终身机器学习算法第31-35页
    3.3.1 生成测地线流第31-33页
    3.3.2 选择最优生成子空间作为共用投影子空间第33页
    3.3.3 模型学习第33-35页
  3.4 实验结果及分析第35-43页
    3.4.1 数据库描述第35-37页
    3.4.2 实验评估方法第37-39页
    3.4.3 实验结果以及结果分析第39-43页
  3.5 本章小结第43-45页
第四章 基于自动编码机的终身机器学习算法第45-59页
  4.1 引言第45页
  4.2 自动编码机第45-49页
    4.2.1 原始的自动编码机第47页
    4.2.2 正则化的自动编码机第47-48页
    4.2.3 降噪自动编码机第48-49页
  4.3 基于自动编码机的终身机器学习算法第49-52页
  4.4 实验结果及分析第52-58页
    4.4.1 数据库描述第52-53页
    4.4.2 实验评估方法第53页
    4.4.3 实验结果及结果分析第53-58页
  4.5 本章小结第58-59页
总结与展望第59-61页
参考文献第61-66页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第66-67页
致谢第67-68页
附件第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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