基于自动编码器的半监督表示学习与分类学习研究

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基于自动编码器的半监督表示学习与分类学习研究

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基于自动编码器的半监督表示学习与分类学习研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-8页
1 绪论	第8-15页
1.1 课题研究的背景和意义	第8-9页
1.1.1 研究背景	第8-9页
1.1.2 研究意义	第9页
1.2 国内外研究现状	第9-12页
1.3 本文研究目的和研究内容	第12-13页
1.3.1 研究目的	第12页
1.3.2 研究内容	第12-13页
1.4 论文的结构安排	第13-15页
2 自动编码器及逻辑回归	第15-23页
2.1 自动编码器（Auto-Encoder）	第15-18页
2.2 稀疏自动编码器（Sparse Auto-Encoder）	第18-20页
2.2.1 稀疏性定义	第18页
2.2.2 稀疏编码过程	第18-19页
2.2.3 稀疏自动编码器	第19-20页
2.3 逻辑回归分类器（LR）	第20-22页
2.3.1 相关概念介绍	第20-21页
2.3.2 逻辑回归分类模型	第21-22页
2.4 本章小结	第22-23页
3 基于自动编码器的两阶段分离学习	第23-32页
3.1 学习模式介绍	第23-25页
3.1.1 监督学习	第23页
3.1.2 非监督学习	第23-24页
3.1.3 半监督学习	第24-25页
3.1.4 分类器	第25页
3.2 两阶段分离学习框架	第25-27页
3.3 非监督特征表示学习	第27-29页
3.4 有监督分类学习	第29-30页
3.5 本章小结	第30-32页
4 半监督自动编码器联合学习模型	第32-41页
4.1 分离学习和联合学习的实例	第32-33页
4.2 自动编码器和逻辑回归的联合学习	第33-35页
4.3 半监督的自动编码器（Semi-Supervised Auto-Encoder，SSA）	第35-40页
4.4 本章小结	第40-41页
5 算法实验的设计思路以及实验结论	第41-49页
5.1 实验环境	第41页
5.2 实验数据来源	第41-42页
5.3 实验准备	第42-43页
5.3.1 对比基准方法	第42-43页
5.3.2 模型初始化	第43页
5.3.3 模型参数	第43页
5.4 实验性能指标	第43-44页
5.5 实验结果	第44-48页
5.5.1 输出误差比较	第44-45页
5.5.2 隐层神经元数量对分类效果影响研究	第45-46页
5.5.3 迭代次数和训练数据比例	第46-48页
5.6 本章小结	第48-49页
6 总结及展望	第49-51页
6.1 本文总结	第49-50页
6.2 本文展望	第50-51页
致谢	第51-52页
参考文献	第52-56页
附录作者在硕士学位期间发表的学术论文	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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