| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-5页 |
| 第一章选择性激活Ensemble：动态子网选择机制 | 第5-14页 |
| ·背景 | 第5-6页 |
| ·动态子网选择机制及其网络实现 | 第6-14页 |
| ·动态网络构架 | 第6-7页 |
| ·输出组合权值在ERM 推理原则框架下存在性和唯一性的充要条件 | 第7-10页 |
| ·动态子网选择机制 | 第10-11页 |
| ·与现行方法的比较 | 第11-14页 |
| 第二章统计神经流形上的Fisher 信息矩阵 | 第14-21页 |
| ·背景 | 第14-15页 |
| ·全参数MLP 流形M 上的FIM G ( ρ)= G (W , θ, v ) | 第15-18页 |
| ·G ( ρ)= G (W , θ, v ) 的关键块及其逆 | 第15-18页 |
| ·流形K_(sig)上的一致自然梯度(CNG) | 第18-21页 |
| 第三章无穷维统计神经流形(IDSNM) | 第21-29页 |
| ·背景 | 第21页 |
| ·统一设定 | 第21-25页 |
| ·统一参数流形 | 第21-23页 |
| ·统一参数函数集 | 第23-24页 |
| ·统一神经流形 | 第24-25页 |
| ·无穷维统计神经流形的几何对象 | 第25-29页 |
| ·符号Fisher 度量 | 第25-27页 |
| ·切空间和余切空间 | 第27-29页 |
| 参考文献 | 第29-31页 |
| 攻读硕士学位期间工作简介 | 第31-33页 |
| 致谢 | 第33页 |
