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题名	深度时空推理网络的扩展与应用; The Extension and Application of the Deep Spatio-Temporal Inference Network
作者	丁玉隆
答辩日期	2016-03-16 ; 2015-05-18
导师	江敏
关键词	DeSTIN网络 EMDeSTIN MarkovDeSTIN DeSTIN EMDeSTIN MarkovDeSTIN
英文摘要	深度学习近年来受到了越来越多的关注，其主要特点是利用不同的机器学习方法，在一个多层次的非线性变换系统中，通过不断对低层特征进行抽象，从而实现表征学习的任务。 在众多的深度学习系统中，Itamar[6,7]等人提出的深度时空推理网络，其出发点是模拟人脑的新皮层的工作机制，并在训练过程中，结合了无监督学习和贝叶斯推理。这种既具有生物学证据又有良好数学理论支撑的模型，在不同的测试中均展现出其非凡的应用潜力，然而在将这种潜力转化为真实的能力之前，仍有若干关键问题亟待解决： 1）现有的DeSTIN对带有噪声静态图片进行特征提取时，特征会出现跳跃性更新，网络的鲁棒性较差。 2）由于缺乏对特征之间转换...; The Deep Learning (DL) has raised more and more attentions in recent years. Its main character is that the advanced features are abstracted from low-layer features in hierarchical nonlinear systems by utilizing different kinds of machine learning algorithms and thus it can achieve the task of the Representation Learning (RL). In numerous deep learning algorithms, the Deep Spatio-Temporal Inferenc...; 学位：工程硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_工程硕士(计算机技术); 学号：31520121153003
语种	zh_CN
出处	http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=49625
内容类型	学位论文
源URL	[http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/134494]
专题	信息技术－学位论文
推荐引用方式 GB/T 7714	丁玉隆. 深度时空推理网络的扩展与应用, The Extension and Application of the Deep Spatio-Temporal Inference Network[D]. 2016, 2015.

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