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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--在线半监督学习理论、算法与应用研究
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在线半监督学习理论、算法与应用研究
 
     论文目录
 
摘要第11-13页
Abstract第13-15页
主要数学符号列表第16-17页
第一章 绪论第17-31页
    1.1 研究背景、动机及意义第17-19页
    1.2 国内外相关研究现状第19-27页
        1.2.1 半监督学习第19-22页
        1.2.2 在线学习第22-24页
        1.2.3 在线半监督学习第24-26页
        1.2.4 研究现状评述第26-27页
    1.3 论文的主要工作第27-29页
    1.4 论文的组织结构第29-31页
第二章 在线半监督学习框架模型第31-48页
    2.1 引言第31页
    2.2 基于正则化理论的半监督学习第31-37页
        2.2.1 逆问题与正则化第31-35页
        2.2.2 基于正则化理论的半监督学习方法第35-37页
    2.3 在线半监督学习框架模型第37-47页
        2.3.1 问题描述与基本假设第38-39页
        2.3.2 基于Fenchel conjugate的对偶变换第39-41页
        2.3.3 基于对偶提升过程的在线半监督学习框架模型第41-44页
        2.3.4 模型分析第44-47页
    2.4 本章小结第47-48页
第三章 在线流形正则化第48-78页
    3.1 引言第48页
    3.2 基本问题描述与模型定义第48-51页
        3.2.1 半监督学习中流形正则化问题的数学描述第48-50页
        3.2.2 模型定义第50-51页
    3.3 在线流形正则化算法框架第51-56页
        3.3.1 Fenchel对偶变换第51-53页
        3.3.2 流形正则化的对偶问题第53-55页
        3.3.3 基于对偶提升过程的在线流形正则化算法框架第55-56页
    3.4 基于梯度提升的在线流形正则化算法第56-62页
        3.4.1 样本关联更新第56-58页
        3.4.2 整体更新第58-61页
        3.4.3 两步更新第61-62页
    3.5 核函数与稀疏化第62-64页
        3.5.1 核函数第62-63页
        3.5.2 稀疏化第63-64页
    3.6 与以往工作之间的区别和联系第64-67页
        3.6.1 对偶提升过程第64-65页
        3.6.2 随机梯度下降第65-67页
    3.7 算法应用与分析第67-76页
        3.7.1 数据集与实验方法第67-69页
        3.7.2 计算复杂度第69-71页
        3.7.3 错误率第71-73页
        3.7.4 其它实验结果与分析第73-76页
    3.8 本章小结与讨论第76-78页
第四章 在线协同正则化第78-106页
    4.1 引言第78页
    4.2 基本问题描述与模型定义第78-83页
        4.2.1 半监督学习中协同正则化问题的数学描述第78-81页
        4.2.2 模型定义第81-83页
    4.3 在线协同正则化算法框架第83-88页
        4.3.1 多变量Fenchel对偶变换第83-85页
        4.3.2 协同正则化的对偶问题第85-87页
        4.3.3 基于对偶提升过程的在线协同正则化算法框架第87-88页
    4.4 对以往工作中在线协同正则化算法的分析第88-90页
    4.5 基于贪婪提升的在线协同正则化算法第90-94页
        4.5.1 基于单样本的贪婪提升第90-91页
        4.5.2 基于多样本的贪婪提升第91-94页
    4.6 多视图中的核函数与稀疏化第94-96页
        4.6.1 e tolerance第94-95页
        4.6.2 多视图k最大对偶系数法第95-96页
    4.7 算法应用与分析第96-105页
        4.7.1 Two-moons-two-lines数据集第96-98页
        4.7.2 网页分类第98-99页
        4.7.3 Rotating two-moons-two-lines数据流第99-101页
        4.7.4 其它实验结果与分析第101-105页
    4.8 本章小结与讨论第105-106页
第五章 在线半监督支持向量机第106-127页
    5.1 引言第106页
    5.2 基本问题描述与模型定义第106-109页
    5.3 在线半监督支持向量机算法框架第109-115页
        5.3.1 凹凸过程及问题转化第109-112页
        5.3.2 对偶问题及其分析第112-114页
        5.3.3 基于对偶提升过程的在线半监督支持向量机算法框架第114-115页
    5.4 两种在线半监督支持向量机算法第115-117页
        5.4.1 基于贪婪提升的在线半监督支持向量机算法第115-117页
        5.4.2 基于LCCCP的在线半监督支持向量机算法第117页
    5.5 与以往工作之间的区别和联系第117-119页
        5.5.1 S3VMs问题模型第117-118页
        5.5.2 对偶提升过程第118-119页
    5.6 算法应用与分析第119-125页
        5.6.1 数据集与实验方法第119-120页
        5.6.2 计算复杂度第120-121页
        5.6.3 错误率第121-123页
        5.6.4 其它实验结果与分析第123-125页
    5.7 本章小结第125-127页
第六章 在线多重正则化第127-143页
    6.1 引言第127页
    6.2 基本问题描述与模型定义第127-130页
        6.2.1 半监督学习中多重正则化问题的数学描述第127-128页
        6.2.2 模型定义第128-130页
    6.3 在线多重正则化算法框架第130-133页
        6.3.1 多重正则化的对偶问题第130-132页
        6.3.2 基于对偶提升过程的在线多重正则化算法框架第132-133页
    6.4 两种在线多重正则化算法第133-136页
        6.4.1 基于梯度提升的在线多重正则化算法第133-135页
        6.4.2 基于贪婪提升的在线多重正则化算法第135-136页
    6.5 算法应用与分析第136-142页
        6.5.1 Two-moons-two-lines数据集第137-138页
        6.5.2 Web KB数据集第138-139页
        6.5.3 Rotating two-moons-two-lines数据流第139页
        6.5.4 其它实验结果与分析第139-142页
    6.6 本章小结第142-143页
第七章 结论与展望第143-146页
    7.1 工作总结第143-144页
    7.2 研究展望第144-146页
致谢第146-147页
参考文献第147-158页
作者在学期间取得的学术成果第158-159页
作者在学期间参与的科研项目第159-160页
附录A Fenchel Conjugate第160-162页
    A.1 Fenchel conjugate的定义第160页
    A.2 Fenchel conjugate的重要性质第160-161页
    A.3 一些重要函数的Fenchel conjugate第161-162页

 
 
论文编号BS3195792,这篇论文共162
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