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深度学习算法研究
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深度学习算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
abstract第4-11页
第一章 绪论第11-17页
　　· 深度学习概述第11-12页
　　· 深度学习应用第12-15页
　　　　· 在图像识别中的应用第12-14页
　　　　· 在语音识别中的应用第14-15页
　　· 深度学习的研究现状第15页
　　· 本文的主要工作第15页
　　· 本文组织结构第15-17页
第二章 常见深度网络结构介绍第17-27页
　　· 深度卷积网络第17-20页
　　　　· 概述第17页
　　　　· 网络结构第17-19页
　　　　· 卷积网络的训练细节第19-20页
　　· 受限玻尔兹曼机第20-24页
　　　　· 能量模型第20-21页
　　　　· 受限玻尔兹曼机第21-22页
　　　　· 吉布斯采样第22-23页
　　　　· 对比分歧算法第23-24页
　　· 自编码网络第24-26页
　　　　· 概述第24-25页
　　　　· 特殊的自编码网络第25-26页
　　· 本章小结第26-27页
第三章 优化方法研究第27-47页
　　· 随机梯度下降法第27-36页
　　　　· 概述第27页
　　　　· 大数据下的应用第27-29页
　　　　· 深度学习中随机梯度下降法的一些使用技巧第29-36页
　　· 二阶优化方法第36-39页
　　　　· 牛顿法第36-37页
　　　　· 共轭梯度法第37-38页
　　　　· 拟牛顿法第38-39页
　　· Hessian Free方法第39-42页
　　　　· 算法介绍第39-41页
　　　　· 基于MPI并行化第41-42页
　　· 基于FFT的深度卷积网络优化第42-46页
　　　　· 理论分析第42-43页
　　　　· 实验第43-46页
　　· 本章小结第46-47页
第四章 深度网络特征显示算法研究第47-53页
　　· 基于反卷积网络的特征显示算法第47-49页
　　　　· 通过反卷积网络实现可视化第47-48页
　　　　· 特征展示第48-49页
　　· 基于最大激活值的特征显示算法第49-50页
　　　　· 基于最大激活值的可视化第49-50页
　　　　· 特征展示第50页
　　· 本章小结第50-53页
第五章 深度学习在主机负载预测中的应用第53-63页
　　· 概述第53页
　　· 基于PSR和EA-GMDH相结合的主机负载预测算法第53-57页
　　　　· 概述第53-54页
　　　　· 相空间重构第54页
　　　　· EA-GMDH算法第54-57页
　　· Feature-ESN主机负载预测算法第57-59页
　　　　· 回声状态网络第57-59页
　　· 实验结果第59-61页
　　　　· 数据集和参数选择第59-60页
　　　　· 实验结果第60-61页
　　· 本章小结第61-63页
第六章 总结与展望第63-65页
　　· 总结第63-64页
　　· 展望第64-65页
第七章 附录第65-66页
　　· 加入特征层后的回声状态网络的特征层梯度计算第65-66页
参考文献第66-70页
科研成果第70-71页
致谢第71-73页
附件第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。
 
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