流形学习方法理论研究及图像中应用
摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-13页 |
第一章 绪论 | 第13-21页 |
·流形学习 | 第14-19页 |
·数学基础 | 第14-16页 |
·流形学习发展历史 | 第16-17页 |
·常见几种流形学习分析 | 第17-19页 |
·流形学习应用 | 第19页 |
·主要研究工作 | 第19-20页 |
·小结 | 第20-21页 |
第二章 流形学习方法简介 | 第21-32页 |
·等距映射 | 第21-22页 |
·局部线性嵌入 | 第22-23页 |
·Laplacian特征映射 | 第23-25页 |
·Laplace Beltrami算子 | 第23-24页 |
·Laplacian特征映射 | 第24-25页 |
·海赛局部线性嵌入 | 第25-27页 |
·局部切空间排列 | 第27页 |
·流形学习方法分析 | 第27-30页 |
·小结 | 第30-32页 |
第三章 高维数据本征维数估计 | 第32-47页 |
·数学基础 | 第33-35页 |
·常见本征维数估计 | 第35-37页 |
·局部主成分分析估计方法 | 第35-36页 |
·包数法 | 第36页 |
·极大似然估计方法 | 第36-37页 |
·本征维数估计方法 | 第37-46页 |
·问题的提出 | 第37-38页 |
·算法过程 | 第38-42页 |
·算法讨论 | 第42-43页 |
·实验 | 第43-46页 |
·小结 | 第46-47页 |
第四章 流形学习方法的鲁棒性问题研究 | 第47-68页 |
·子空间混合模型 | 第47-51页 |
·局部线性嵌入 | 第47-49页 |
·局部线性坐标 | 第49-51页 |
·实验 | 第51页 |
·鲁棒流形学习算法 | 第51-56页 |
·基于概率的子空间模型 | 第52-54页 |
·基于概率的主成分分析混合模型 | 第54-55页 |
·存在问题 | 第55-56页 |
·混合模型 | 第56-62页 |
·t-分布子空间混合模型 | 第56-59页 |
·实验 | 第59-62页 |
·改进鲁棒流形学习 | 第62-66页 |
·鲁棒局部线性坐标 | 第62-64页 |
·实验 | 第64-66页 |
·小结 | 第66-68页 |
第五章 流形学习方法在核技术下的统一 | 第68-88页 |
·核技术 | 第69-71页 |
·核技术相关定义 | 第69-70页 |
·常用核函数及其构造 | 第70-71页 |
·核主成分分析回顾 | 第71-73页 |
·主成分分析 | 第71页 |
·核主成分分析 | 第71-73页 |
·流形学习与核技术 | 第73-77页 |
·等距映射与核技术 | 第73-74页 |
·Laplacian特征映射与核技术 | 第74-75页 |
·局部线性嵌入与核技术 | 第75-76页 |
·讨论 | 第76-77页 |
·基于核技术的Isomap | 第77-86页 |
·问题提出 | 第77页 |
·K-Isomap-1 | 第77-80页 |
·泛化能力 | 第80-82页 |
·拓扑稳定性 | 第82-83页 |
·实验 | 第83-86页 |
·小结 | 第86-88页 |
第六章 黎曼流形学习方法 | 第88-94页 |
·数学基础 | 第88-89页 |
·基于黎曼流形算法 | 第89-90页 |
·实验 | 第90-91页 |
·讨论 | 第91-93页 |
·小结 | 第93-94页 |
第七章 总结和展望 | 第94-96页 |
致谢 | 第96-97页 |
参考文献 | 第97-103页 |
攻博期间取得的研究成果 | 第103页 |