多视角的构建及其在单任务学习和多任务学习中的应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文工作与章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 多视角的构造方法 | 第15-22页 |
| ·遗传算法 | 第15-20页 |
| ·基本原理及特点 | 第15-16页 |
| ·编码方式 | 第16-17页 |
| ·适应度函数 | 第17-18页 |
| ·算子操作 | 第18-20页 |
| ·特征选择用于形成多视角 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 特征选择形成多视角用于协同训练 | 第22-33页 |
| ·半监督学习算法 | 第22-23页 |
| ·协同训练算法 | 第23-25页 |
| ·多视角单任务半监督学习 | 第25-26页 |
| ·特征选择形成多视角用于协同训练的实验 | 第26-32页 |
| ·支持向量机 | 第26-28页 |
| ·手写体识别实验 | 第28-30页 |
| ·心脏分类实验 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 多任务学习 | 第33-44页 |
| ·多任务学习简介 | 第33-34页 |
| ·神经网络多任务学习用于交通流量预测 | 第34-40页 |
| ·建模机理 | 第34-36页 |
| ·数据集描述及参数设置 | 第36-37页 |
| ·实验过程 | 第37-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40页 |
| ·多任务神经网络学习用于人脸识别 | 第40-43页 |
| ·多任务神经网络学习用于人脸识别实验一 | 第41-42页 |
| ·多任务神经网络学习用于人脸识别实验二 | 第42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 多视角多任务学习 | 第44-50页 |
| ·多视角多任务学习 | 第44-46页 |
| ·多任务学习 | 第44-46页 |
| ·多视角多任务学习实验一 | 第46-48页 |
| ·多视角多任务学习实验二 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 附录 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 感谢 | 第56页 |
