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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,
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。
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