基于交叉熵的随机赋权网络
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织 | 第12-13页 |
| 第2章 基础知识 | 第13-25页 |
| 2.1 极速学习机结构和原理 | 第13-16页 |
| 2.1.1 单隐层前馈型网络的功能 | 第13-14页 |
| 2.1.2 极速学习机结构和原理 | 第14-16页 |
| 2.2 极速学习机的广义逆 | 第16-20页 |
| 2.2.1 极速学习机广义逆的计算 | 第16-19页 |
| 2.2.2 过拟合 | 第19-20页 |
| 2.3 交叉熵 | 第20-24页 |
| 2.3.1 交叉熵的基本定义 | 第20-21页 |
| 2.3.2 交叉熵损失函数 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于交叉熵的随机赋权网络 | 第25-35页 |
| 3.1 极速学习机过拟合问题的研究 | 第25-27页 |
| 3.2 基于交叉熵的随机赋权网络 | 第27-32页 |
| 3.2.1 基于交叉熵的随机赋权网络算法 | 第27-30页 |
| 3.2.2 算法与原始极速学习机的相关比较 | 第30-32页 |
| 3.3 环境及数据处理 | 第32-34页 |
| 3.3.1 实验环境 | 第32-33页 |
| 3.3.2 数据处理 | 第33页 |
| 3.3.3 实验结果和分析 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 总结与展望 | 第35-37页 |
| 4.1 本文总结 | 第35页 |
| 4.2 工作展望 | 第35-37页 |
| 参考文献 | 第37-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第43页 |
