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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.2 机器学习方法2

1.2.1 监督学习方法3

1.2.2 半监督学习方法4

1.3 深度学习方法6

1.4 本书的研究内容9

1.5 本书的结构安排12

第2章 区分深度置信网络方法15

2.1 引言15

2.2 图像分类16

2.3 区分深度置信网络17

2.3.1 半监督学习问题描述17

2.3.2 区分深度置信网络结构18

2.3.3 区分深度置信网络的无监督学习方法19

2.3.4 区分深度置信网络的监督学习方法21

2.3.5 区分深度置信网络算法流程25

2.4 区分深度置信网络实验26

2.4.1 区分深度置信网络实验设置26

2.4.2 在小规模人工数据集上的实验27

2.4.3 在中规模图片数据集上的实验28

2.4.4 在大规模手写数据集上的实验30

2.4.5 在不同规模和深度的深层架构上的实验31

2.5 本章小结35

第3章 自适应深度置信网络方法36

3.1 引言36

3.2 自适应深度置信网络37

3.2.1 监督学习问题描述37

3.2.2 自适应深度置信网络结构37

3.2.3 自适应深度置信网络的无监督学习方法38

3.2.4 自适应深度置信网络的监督学习方法40

3.2.5 自适应深度置信网络算法流程40

3.3 自适应深度置信网络实验42

3.3.1 自适应深度置信网络实验设置42

3.3.2 在中规模图片数据集上的实验43

3.3.3 在中规模手写字母数据集上的实验43

3.3.4 在大规模手写数字数据集上的实验46

3.4 本章小结50

第4章 量子深度置信网络方法51

4.1 引言51

4.2 量子深度置信网络52

4.2.1 量子深度置信网络结构52

4.2.2 量子深度置信网络的监督学习方法55

4.2.3 量子深度置信网络算法流程56

4.3 量子深度置信网络实验57

4.3.1 量子深度置信网络实验设置57

4.3.2 在小规模花数据集上的实验58

4.3.3 在小规模诊断数据集上的实验60

4.3.4 在大规模手写数据集上的实验61

4.4 本章小结65

第5章 主动深度置信网络方法66

5.1 引言66

5.2 情感分类67

5.3 主动深度置信网络70

5.3.1 主动学习问题描述70

5.3.2 主动深度置信网络的主动学习方法71

5.3.3 主动深度置信网络算法流程73

5.4 主动深度置信网络实验75

5.4.1 主动深度置信网络实验设置75

5.4.2 主动深度置信网络性能76

5.4.3 主动学习效果78

5.4.4 损失函数效果79

5.4.5 使用不同数量标注数据实验80

5.5 本章小结82

第6章 主动模糊深度置信网络方法83

6.1 引言83

6.2 模糊深度置信网络84

6.2.1 模糊深度置信网络结构85

6.2.2 模糊参数提取86

6.2.3 模糊深度置信网络算法88

6.2.4 使用模糊深度置信网络分类89

6.3 主动模糊深度置信网络91

6.3.1 主动模糊深度置信网络算法描述91

6.3.2 使用主动模糊深度置信网络分类92

6.4 主动模糊深度置信网络实验93

6.4.1 主动模糊深度置信网络实验设置93

6.4.2 模糊深度置信网络性能94

6.4.3 主动模糊深度置信网络性能95

6.4.4 使用不同数量的标注数据实验97

6.4.5 本书所提出的各种方法的训练时间99

6.5 本章小结101

第7章 基于深度学习的手写中文识别102

7.1 引言102

7.2 手写识别103

7.3 使用深层架构的手写识别系统104

7.4 手写识别系统中用到的深层架构105

7.5 手写中文识别实验106

7.5.1 在HIT-OR3C数据库上的实验107

7.5.2 在CASIA-OLHWDB1数据库上的实验111

7.5.3 在SCUT-COUCH2009数据库上的实验111

7.6 本章小结115

结论116

参考文献120