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玻尔兹曼机的参数选择理论及应用

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玻尔兹曼机的参数选择理论及应用
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-32页
  1.1 相关背景及研究意义第10-23页
    1.1.1 深度学习的发展历史第10-13页
    1.1.2 典型的深度学习模型第13-17页
    1.1.3 深度学习理论研究的主要方法概述第17-18页
    1.1.4 神经网络的学习理论及现存问题第18-20页
    1.1.5 深度学习与模型选择第20-23页
  1.2 主要研究问题以及解决思路第23-27页
  1.3 论文主要贡献第27-29页
  1.4 本文的结构第29-32页
第二章 信息几何理论基础第32-42页
  2.1 多元布尔概率分布族的统计流形第32-34页
  2.2 坐标系统的Fisher信息矩阵第34-40页
    2.2.1 坐标参数的正交性第36-37页
    2.2.2 自然坐标系统 [θ] 的Fisher信息矩阵第37-38页
    2.2.3 期望坐标系统 [η] 的Fisher信息矩阵第38-39页
    2.2.4 混合坐标系统 [ζ] 的Fisher信息矩阵第39-40页
  2.3 章节小结第40-42页
第三章 多元布尔分布族的参数选择理论第42-52页
  3.1 可信信息优先原则(CIF)的实现条件第42-43页
  3.2 典型分布下的可信信息优先原则第43-45页
  3.3 可信信息优先原则的证明第45-49页
  3.4 章节小结第49-52页
第四章 玻尔兹曼机的CIF视角解析第52-62页
  4.1 玻尔兹曼机介绍第52-55页
    4.1.1 玻尔兹曼机的参数坐标第53-54页
    4.1.2 玻尔兹曼机的训练算法第54-55页
  4.2 无隐含节点的玻尔兹曼机第55-57页
    4.2.1 可视玻尔兹曼机的CIF解析第56-57页
  4.3 有隐含节点的玻尔兹曼机第57-60页
    4.3.1 迭代映像算法第58-60页
    4.3.2 一般玻尔兹曼机的CIF解析第60页
  4.4 章节小结第60-62页
第五章 基于CIF的玻尔兹曼机模型选择方法第62-76页
  5.1 模型选择方法概述第62-64页
  5.2 自适应样本的网络结构设计算法第64-66页
  5.3 实验与分析第66-74页
    5.3.1 密度估计实验: 仿真数据第67-70页
    5.3.2 密度估计实验: 真实文本数据第70-71页
    5.3.3 信息检索实验: TREC数据集第71-74页
  5.4 章节小结第74-76页
第六章 基于CIF的深度神经网络正则化方法第76-88页
  6.1 引言第76-78页
  6.2 具有相同先验的网络正则化方法第78-79页
  6.3 基于CIF的网络正则化方法: ConfNet第79-80页
  6.4 深度ConfNet的Back-propagation算法第80-83页
  6.5 实验与分析第83-85页
    6.5.1 手写数字识别: MNIST第83-84页
    6.5.2 图像分类任务: CIFAR-10第84-85页
  6.6 章节小结第85-88页
第七章 总结与展望第88-92页
  7.1 总结第88-90页
  7.2 未来展望第90-92页
参考文献第92-102页
发表论文和参加科研情况说明第102-104页
致谢第104-105页

本篇论文共105页,点击这进入下载页面
 
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