基于DBN和SVM的非遺民樂情感分類研究
【圖文】:
西北大學(xué)碩士專業(yè)學(xué)位論文,利用平面 C 劃分樣本點(diǎn)可以實(shí)現(xiàn)不同類別樣本點(diǎn)之間距抗擾動能力隨之也更強(qiáng),這在一定層面體現(xiàn)了平面 C 的為最佳超平面。將空間里的超平面記作( )w ,b,若超平面訓(xùn)練出正確的分類,則應(yīng)滿足:( )yb 1TiwX樣本一側(cè)的輸入樣本數(shù)據(jù)集X 中的任意一個樣本iX ,都在法向量上的投影到原點(diǎn)的距離大于閾值 c 時,若將該樣此時 1iy ,且值 c 的大小應(yīng)該滿足公式 wXcT。
第二章 基礎(chǔ)理論絡(luò)(DBN)絡(luò)(Deep Belief Networks, DBN)和 CNN 一樣是一應(yīng)的輸入進(jìn)行學(xué)習(xí),得到更抽象更高層的特征。深度下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,但在實(shí)際運(yùn)用中往往會將 DBNM 實(shí)現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)特征無監(jiān)督的正向傳播,再通過有監(jiān)圖 8 是一個典型的深度置信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型圖,,主要包 DBN 的模型圖中可以看出,它主要是由多個 RBM 見層和隱含層的重構(gòu)過程及 RBM 的訓(xùn)練過程,在 D
【學(xué)位授予單位】:西北大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:J607;TP391.1;TP18
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本文編號:2624023
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