融合分层极限学习机算法研究

极限学习机论文 双隐层极限学习机论文 分层极限学习机论文 深度学习论文
论文详情
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 研究现状第10-11页
    1.3 本文研究内容和组织结构第11-13页
第2章 极限学习机理论与相关算法第13-27页
    2.1 极限学习机第13-16页
        2.1.1 ELM理论第13-14页
        2.1.2 ELM算法第14-16页
    2.2 双隐层极限学习机第16-18页
    2.3 分层极限学习机第18-21页
    2.4 深度学习第21-25页
        2.4.1 自编码器第21-22页
        2.4.2 深度置信网络第22-24页
        2.4.3 卷积神经网络第24-25页
    2.5 本章小结第25-27页
第3章 融合分层极限学习机第27-35页
    3.1 改进的双隐层极限学习机第27-29页
        3.1.1 改进的双隐层极限学习机理论第27-28页
        3.1.2 改进的双隐层极限学习机算法表现第28-29页
    3.2 融合分层极限学习机第29-33页
        3.2.1 融合分层极限学习机理论第29-32页
        3.2.2 融合分层极限学习机算法表现第32-33页
    3.3 本章小结第33-35页
第4章 正则化融合分层极限学习机第35-40页
    4.1 理论基础第35-36页
    4.2 正则化融合分层极限学习机第36-37页
    4.3 正则化融合分层极限学习机实验对比第37-38页
    4.4 本章小结第38-40页
第5章 总结与展望第40-42页
    5.1 总结第40页
    5.2 展望第40-42页
参考文献第42-45页
致谢第45-46页
附录A (攻读硕士学位期间的研究成果)第46页
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