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基于深度信念网络的排序学习算法研究
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基于深度信念网络的排序学习算法研究
论文目录
摘要
第1-5页
abstract
第5-8页
第1章 绪论
第8-18页
1.1 论文研究背景及意义
第8-11页
1.2 国内外研究现状及发展趋势
第11-15页
1.2.1 信息检索模型
第11-12页
1.2.2 排序学习算法
第12-14页
1.2.3 深度信念网络及限制玻尔兹曼机
第14-15页
1.3 论文的主要工作
第15-16页
1.4 论文的组织结构
第16-18页
第2章 相关工作
第18-29页
2.1 排序学习的形式化定义
第18-20页
2.2 排序学习算法
第20-27页
2.2.1 基于Pointwise的排序学习算法
第20-21页
2.2.2 基于Pairwise的排序学习算法
第21-25页
2.2.3 基于Listwise的排序学习算法
第25-27页
2.3 基于神经网络的RankNet算法
第27-28页
2.4 本章小结
第28-29页
第3章 深度信念排序网络算法
第29-52页
3.1 算法总体框架
第29-32页
3.2 基于玻尔兹曼机的无监督学习
第32-41页
3.2.1 限制玻尔兹曼机
第32-35页
3.2.2 限制玻尔兹曼机优化算法
第35-38页
3.2.3 多层限制玻尔兹曼机训练算法
第38-41页
3.3 基于Pairwise的监督学习
第41-45页
3.3.1 Pairwise层损失函数构造
第41-43页
3.3.2 Pairwise层优化算法
第43-45页
3.4 改进BP过程的参数微调算法
第45-51页
3.4.1 人工神经网络算法
第45-46页
3.4.2 反向传播神经网络
第46-48页
3.4.3 基于梯度约束的参数微调算法
第48-51页
3.5 本章小结
第51-52页
第4章 验证实验
第52-65页
4.1 排序学习算法评价指标
第52-54页
4.1.1 折损累积增益
第52-53页
4.1.2 查准率
第53页
4.1.3 平均查准率
第53-54页
4.2 实验设计
第54页
4.3 人工数据集
第54-57页
4.3.1 人工数据集构造方法
第54-56页
4.3.2 实验结果与分析
第56-57页
4.4 真实数据集
第57-64页
4.4.1 MQ2007、MQ2008数据集
第58-59页
4.4.2 OHSUMED数据集
第59-60页
4.4.3 实验结果与分析
第60-64页
4.5 本章小结
第64-65页
总结与展望
第65-67页
本文总结
第65页
对未来工作的展望
第65-67页
参考文献
第67-74页
致谢
第74页
本篇论文共
74
页,
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。
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