基于正则化的深度学习模型研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 课题的研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究概况 | 第10-13页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 2 相关技术分析 | 第14-30页 |
| 2.1 经典深度学习模型概述 | 第14-21页 |
| 2.2 各种改进版本的受限制玻尔兹曼机 | 第21-25页 |
| 2.3 半监督学习概述 | 第25-27页 |
| 2.4 正则化 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于半监督学习的受限制玻尔兹曼机 | 第30-51页 |
| 3.1 BM模型和RBM模型 | 第30-38页 |
| 3.2 半监督学习的RBM模型 | 第38-43页 |
| 3.3 基于正则项的半监督学习的RBM模型 | 第43-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 4 基于正则化的受限制波尔兹曼机 | 第51-57页 |
| 4.1 用于分类的RBM模型的学习算法 | 第51-52页 |
| 4.2 平滑性假设 | 第52-53页 |
| 4.3 RegularizedRBM模型 | 第53-55页 |
| 4.4 模型分析 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 实验 | 第57-64页 |
| 5.1 实验环境 | 第57页 |
| 5.2 实验过程 | 第57-59页 |
| 5.3 实验数据 | 第59-60页 |
| 5.4 实验分析 | 第60-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 全文总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
