| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 本文工作 | 第11-14页 |
| 第2章 背景知识 | 第14-24页 |
| 2.1 隐狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA) | 第14-15页 |
| 2.2 指示符向量与狄利克雷分布 | 第15-16页 |
| 2.3 针对 LDA 的变分算法 | 第16-20页 |
| 2.4 针对 LDA 的随机变分算法(online LDA ) | 第20-21页 |
| 2.5 online LDA 的收敛性 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 动量 online LDA | 第24-30页 |
| 3.1 概述 | 第24-25页 |
| 3.2 动量 online LDA(momentum online LDA, MOLDA) | 第25-27页 |
| 3.3 实验 | 第27-29页 |
| 3.3.1 数据集 | 第27页 |
| 3.3.2 度量标准 | 第27-28页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 针对每个参数的自适应步长方法 | 第30-44页 |
| 4.1 概述 | 第30-31页 |
| 4.2 针对每个参数的自适应步长 | 第31-33页 |
| 4.3 算法细节 | 第33-34页 |
| 4.4 算法收敛性分析 | 第34-35页 |
| 4.5 相关工作 | 第35-36页 |
| 4.6 实验与分析 | 第36-43页 |
| 4.6.1 实验设置 | 第36-37页 |
| 4.6.2 PPAR 参数对算法的影响 | 第37-39页 |
| 4.6.3 步长的变化 | 第39-40页 |
| 4.6.4 PPAR 与其他步长算法的比较 | 第40-43页 |
| 4.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 工作总结 | 第44-45页 |
| 5.2 工作展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 作者简介及科研成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
