| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 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9-11页 |
| 1.3 国内外研究概况 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的主要研究内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关研究综述 | 第14-28页 |
| 2.1 深度学习模型概述 | 第14-17页 |
| 2.1.1 深度学习的发展 | 第14-15页 |
| 2.1.2 深度学习模型的拓展研究 | 第15-17页 |
| 2.2 受限玻尔兹曼机和对比散度方法简介 | 第17-21页 |
| 2.3 深度学习模型的训练方法 | 第21-22页 |
| 2.3.1 传统的训练方法 | 第21页 |
| 2.3.2 当前训练方法 | 第21-22页 |
| 2.4 基于流形学习的特征提取 | 第22-26页 |
| 2.4.1 特征提取的简介 | 第22页 |
| 2.4.2 特征提取的技术方法 | 第22-26页 |
| 2.5 本课题研究综述 | 第26-28页 |
| 第三章 基于局部和非局部规则化的半监督深度学习 | 第28-36页 |
| 3.1 问题描述 | 第28-29页 |
| 3.2 有标签数据的约束矩阵求解 | 第29-31页 |
| 3.3 无标签数据的局部拓扑结构 | 第31-32页 |
| 3.4 无标签数据的非局部拓扑结构 | 第32-33页 |
| 3.5 我们的方法 | 第33-36页 |
| 第四章 实验 | 第36-43页 |
| 4.1 实验设置 | 第36-37页 |
| 4.2 实验数据 | 第37-40页 |
| 4.2.1 在人脸图像数据集上的实验 | 第37-39页 |
| 4.2.2 在MNIST-Variation上的实验 | 第39-40页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 总结 | 第43页 |
| 5.2 展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |