一种基于张量的深度字典学习模型
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 文章结构 | 第15-16页 |
| 2 张量理论与字典学习 | 第16-27页 |
| 2.1 张量理论 | 第16-21页 |
| 2.2 字典学习的基本知识 | 第21-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于张量的字典学习算法 | 第27-36页 |
| 3.1 张量运算的性质 | 第27-29页 |
| 3.2 基于张量的字典学习算法 | 第29-34页 |
| 3.3 算法对比和实验分析 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于张量的深度字典学习模型 | 第36-46页 |
| 4.1 深度学习模型 | 第36-40页 |
| 4.2 深度字典学习模型 | 第40-41页 |
| 4.3 基于张量的深度字典学习模型 | 第41-44页 |
| 4.4 算法对比和实验分析 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于张量的网络异常检测系统 | 第46-53页 |
| 5.1 需求分析 | 第46-47页 |
| 5.2 数据模型 | 第47-48页 |
| 5.3 实验及分析 | 第48-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 工作总结 | 第53页 |
| 6.2 下一步的工作 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
