基于L-GEM的深度学习特征提取—硕士毕业论文下载

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基于L-GEM的深度学习特征提取

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基于L-GEM的深度学习特征提取

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-16页
· 研究背景和意义	第9-12页
· 国内外研究现状	第12-14页
· 本文主要研究内容	第14页
· 本文的组织结构	第14-15页
· 本章小结	第15-16页
第二章深度学习相关技术背景介绍	第16-27页
· 关于深度学习	第16-18页
· 深度学习的动机	第18页
· 深层架构的训练	第18-20页
· 自动编码器	第20-23页
· 稀疏自动编码器	第23-25页
· 去噪自动编码器	第25-26页
· 本章小结	第26-27页
第三章基于 RBFNN 的局部泛化误差模型	第27-33页
· 径向基神经网络	第27-29页
· 基于 RBFNN 的局部泛化误差模型	第29-32页
· 局部泛化误差模型的特点及应用	第32页
· 本章小结	第32-33页
第四章基于 L-GEM 的浅层架构特征选择	第33-43页
· 特征选择	第33页
· 特征选择方法的分类及研究现状	第33-36页
· 基于局部泛化误差模型的特征选择	第36页
· 基于局部泛化误差的特征选择算法	第36-38页
· 启发式前向搜索算法	第37-38页
· 启发式后向搜索算法	第38页
· 搜索策略实验结果与分析	第38-41页
· 实验结论	第41-42页
· 本章小结	第42-43页
第五章基于 L-GEM 的深层架构特征选择	第43-57页
· 实验数据及实验环境	第43-44页
· 数据预处理	第44-46页
· 深层架构特征选择	第46-48页
· 实验结果与分析	第48-56页
· 实验一	第48-51页
· 实验二	第51-54页
· 实验三	第54-55页
· 实验四	第55-56页
· 本章小结	第56-57页
结论	第57-59页
参考文献	第59-63页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第63-64页
致谢	第64页
附件	第64-65 页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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