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基于受限玻尔兹曼机的深度学习方法研究
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基于受限玻尔兹曼机的深度学习方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-15页
第一章 绪论第15-23页
　　· 课题研究背景第15页
　　· 国内外研究现状第15-20页
　　　　· 深度学习领域研究现状第15-17页
　　　　· RBM及DBN研究现状第17-18页
　　　　· 胶质细胞研究现状第18-19页
　　　　· SOM研究现状第19-20页
　　· 课题研究内容第20-21页
　　· 论文组织结构第21-23页
第二章 受限玻尔兹曼机与深度信念网络第23-35页
　　· 概率图模型第23-25页
　　　　· 无向图模型和马尔可夫随机域第23-24页
　　　　· 无监督学习第24-25页
　　· 马尔可夫链和马尔科夫链蒙特卡洛方法第25-27页
　　　　· 马尔可夫链和平稳性收敛第25-26页
　　　　· 吉布斯采样第26-27页
　　· 受限玻尔兹曼机第27-31页
　　　　· RBM对数似然函数梯度第30-31页
　　· RBM训练算法第31-32页
　　· 深度信念网络第32-34页
　　· 本章小结第34-35页
第三章 胶质细胞链改进的RBM及DBN第35-49页
　　· 胶质细胞及其生物机制第35页
　　· 基于胶质细胞链的改进RBM及DBN第35-39页
　　　　· 改进RBM隐含层单元输出更新规则第36-37页
　　　　· 改进RBM及DBN的学习算法第37-39页
　　· 实验测试第39-48页
　　　　· MNIST数据集第40-42页
　　　　· CIFAR-10数据集第42-44页
　　　　· Rectangles images数据集第44-45页
　　　　· 基于胶质细胞改进模型的参数选择第45-48页
　　· 本章小结第48-49页
第四章 基于SOM和胶质细胞链的改进RBM及DBN第49-63页
　　· SOM网络及训练算法第49-56页
　　　　· SOM网络的生物学基础第49-50页
　　　　· 向量量化与SOM第50-52页
　　　　· SOM中的相似度规则第52-53页
　　　　· SOM网络结构第53-54页
　　　　· SOM训练算法第54-56页
　　· 基于SOM和胶质细胞链的改进RBM及DBN训练算法第56-57页
　　　　· RBM采样阶段第56页
　　　　· SOM竞争阶段第56-57页
　　　　· 胶质效果更新阶段第57页
　　　　· RBM参数更新阶段第57页
　　· 实验测试第57-62页
　　　　· MNIST数据集第58-59页
　　　　· CIFAR-10数据集第59-61页
　　　　· Rectangles images数据集第61-62页
　　· 本章小结第62-63页
第五章 改进模型在人脸识别中的应用第63-69页
　　· 数据预处理第63-65页
　　· 训练基于胶质细胞链的改进DBN模型第65-66页
　　· 训练基于SOM和胶质细胞链的改进DBN模型第66-67页
　　· 本章小结第67-69页
第六章 结论与展望第69-71页
　　· 结论第69-70页
　　· 展望第70-71页
参考文献第71-77页
致谢第77-79页
研究成果及发表的学术论文第79-81页
作者与导师简介第81-83页
北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书第83-84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。
 
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