刘媛
- 作品数：5 被引量：480H指数：3
- 供职机构：中国石油大学（北京）机械与储运工程学院自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划中国石油大学(北京)基础学科研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 玻尔兹曼机研究进展被引量：71
- 2014年
- 深度学习是机器学习中的新兴研究领域,能够很好地用于解决目标识别、语言理解等复杂问题.玻尔兹曼机作为深度学习的典型代表近年来受到了广泛研究.鉴于玻尔兹曼机的理论意义和实际应用价值,系统综述了玻尔兹曼机的研究进展,首先概述了玻尔兹曼机的相关概念,包括单层反馈网络的结构和拓扑结构分类,然后详细描述了玻尔兹曼机的学习过程和几种典型学习算法,接着对近几年玻尔兹曼机研究的新进展进行了阐述,最后提出了玻尔兹曼机中有待进一步研究解决的问题.
- 刘建伟刘媛罗雄麟
- 关键词：概率分布模拟退火马尔可夫链
- 用于社区检测的加权非负矩阵三因式分解
- 2014年
- 针对重叠社区的检测问题,描述非负矩阵因式分解方法和概率潜语义分析方法,说明这两种方法的等价性;基于矩阵因式分解方法,提出加权非负矩阵三因式分解方法,使用因式分解中的因子矩阵建立每个顶点的社区关系模型和社区之间的交互关系模型,为解决由于缺失数据产生的稀疏性问题,引入加权阵;在实际场景的数据集上进行实验,根据实验结果分析该方法对于自由参数的敏感度,验证了该方法性能优于一般非负矩阵因式分解方法。
- 刘建伟刘媛罗雄麟
- 关键词：矩阵因式分解概率分布加权
- 深度学习研究进展被引量：288
- 2014年
- 鉴于深度学习的重要性,综述了深度学习的研究进展。首先概述了深度学习具有的优点,由此说明了引入深度学习的必要性;然后描述了三种典型的深度学习模型,包括卷积神经网络模型、深度信任网络模型和堆栈自编码网络模型,并对近几年深度学习在初始化方法、网络层数和激活函数的选择、模型结构、学习算法和实际应用这四个方面的研究新进展进行了综述;最后探讨了深度学习在理论分析、数据表示与模型、特征提取、训练与优化求解和研究拓展这五个方面中有待进一步研究解决的问题。
- 刘建伟刘媛罗雄麟
- 关键词：神经网络堆栈
- 迭代再权共轭梯度q范数正则化线性最小二乘–支持向量机分类算法被引量：1
- 2014年
- L2范数罚最小二乘–支持向量机(least square support vector machine algorithm,LS–SVM)分类器是得到广泛研究和使用的机器学习算法,其算法中正则化阶次是事先给定的,预设q=2.本文提出q范数正则化LS–SVM分类器算法,0
- 刘建伟黎海恩刘媛付捷罗雄麟
- 半监督学习方法被引量：124
- 2015年
- 半监督学习研究如何同时利用有类标签的样本和无类标签的样例改进学习性能,成为近年来机器学习领域的研究热点.鉴于半监督学习的理论意义和实际应用价值,系统综述了半监督学习方法.首先概述了半监督学习的相关概念,包括半监督学习的定义、半监督学习研究的发展历程、半监督学习方法依赖的假设以及半监督学习的分类,然后分别从分类、回归、聚类和降维这4个方面详述了半监督学习方法,接着从理论上对半监督学习进行了分析并给出半监督学习的误差界和样本复杂度,最后探讨了半监督学习领域未来的研究方向.
- 刘建伟刘媛罗雄麟
- 关键词：半监督学习
