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基于极限学习机和深度信念网的单音识别

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-11页
2 基本乐理第11-15页
    2.1 基本概念第11-12页
    2.2 乐音的音乐特性第12-13页
    2.3 乐音的物理特性第13-15页
3 Constant Q Transform简介第15-21页
    3.1 Constant Q Transform定义第15-18页
    3.2 CQT的快速计算算法第18-21页
        3.2.1 CQT的频域快速算法第18-19页
        3.2.2 改进的CQT快速算法第19-21页
4 极限学习机第21-30页
    4.1 单隐藏层前馈神经网络第21-26页
    4.2 极限学习机第26-30页
5 深度学习第30-40页
    5.1 限制波尔兹曼机第30-34页
        5.1.1 限制波尔兹曼机的能量模型第31-32页
        5.1.2 限制波尔兹曼机的目标函数第32-33页
        5.1.3 限制波尔兹曼机的求解过程第33-34页
    5.2 DBN第34-36页
        5.2.1 典型DBN结构及训练第34-36页
        5.2.2 经典的DBN网络结构及训练第36页
    5.3 分类器第36-40页
        5.3.1 logistic回归第36-37页
        5.3.2 softmax回归第37-40页
6 数据实验第40-42页
7 小结与展望第42-43页
参考文献第43-45页
致谢第45页

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