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李群深层结构学习算法研究

作　者: 何文慧
导　师: 李凡长
学　校: 苏州大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 李群机器学习李群半监督学习李群深层结构学习逐层学习启发式学习
分类号: TP181
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

李群机器学习与深层结构学习是近年来倍受人们关注的新的机器学习方法,本文将这两种方法进行有机融合,给出了李群深层结构学习算法。主要包括以下几方面的内容:1)分析了李群机器学习以及深层结构学习的研究现状;2)给出了构造深层结构的过程;3)给出了在深层结构中嵌入李群半监督学习的算法、深层结构的逐层学习算法和启发式学习算法,并将其应用在ORL标准人脸数据库的识别中,给出识别的精确度;4)通过实验验证,李群深层结构学习算法可以有效的识别人脸。通过本文的研究,一方面丰富了李群机器学习的内容;另一方面将李群深层结构学习算法应用在人脸识别系统上取得了明显效果。本文的研究证明了深层结构可以有效地将复杂问题通过分层过程变成简单问题,为解决复杂问题提供了一种新的解决方案。

全文目录

中文摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章引言  8-14
  1.1 李群机器学习的研究现状  8-10
  1.2 深层结构学习的研究现状  10-12
  1.3 问题提出及内容安排  12-14
第二章相关理论基础  14-24
  2.1 李群的基本概念  14-15
  2.2 李代数  15-17
  2.3 李代数作用  17-18
  2.4 李群的生成元  18-21
  2.5 线性李群  21
  2.6 参数李群  21-23
  2.7 本章小结  23-24
第三章李群深层结构学习  24-37
  3.1 深层结构学习  24-25
  3.2 构造深层结构模型  25-26
  3.3 深层结构学习算法  26-29
    3.3.1 深层贝叶斯网络  27-28
    3.3.2 编码/解码算法  28
    3.3.3 局部线性嵌入(LLE)  28-29
  3.4 李群深层结构学习算法  29-34
    3.4.1 深层结构半监督学习算法  29-31
    3.4.2 李群深层结构半监督学习算法  31-34
  3.5 实验分析  34-36
    3.5.1 参数选取  34
    3.5.2 实验结果  34-36
  3.6 本章小结  36-37
第四章李群逐层学习算法  37-45
  4.1 奇异值特征提取  37-40
    4.1.1 奇异值分解的两个定理  38-39
    4.1.2 特征提取  39-40
  4.2 逐层学习算法  40-42
    4.2.1 李群逐层学习  41-42
  4.3 实验及分析  42-44
    4.3.1 实验  43
    4.3.2 实验分析  43-44
  4.4 本章小结  44-45
第五章李群深层结构启发式学习算法  45-51
  5.1 启发式学习算法  45-46
  5.2 A * 算法  46-47
  5.3 李群深层结构启发式学习算法  47-48
  5.4 实验及结果分析  48-50
    5.4.1 实验  48-49
    5.4.2 结果分析  49-50
  5.5 本章小结  50-51
第六章实例分析  51-62
  6.1 数据库  51-52
  6.2 提取特征  52-53
  6.3 基于李群逐层学习算法的人脸识别  53-56
  6.4 基于李群深层结构启发式算法的人脸识别  56-58
  6.5 实验及分析  58-61
  6.6 本章小结  61-62
第七章总结与展望  62-64
参考文献  64-70
附录  70-72
  科研情况  70
  论文发表情况  70
  中英文名词对照  70-72
致谢  72-73

李群深层结构学习算法研究

内容摘要

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