发表服务
华东师范大学硕士学位论文支持向量机中高斯核函数的研究姓名：赵莹申请学位级别：硕士专业：运筹学与控制论指导教师：万福永20070501论文摘要支持向量机是二十世纪九十年代发展起来的统计学习理论的核心内容，核函数是它的重要组成部分。
摘要论文中遇到很重要的一个元素就是高斯核函数，但是必须要分析出高斯函数的各种潜在属性，本文首先参考相关材料给出高斯核函数的基础，然后使用matlab自动保存不同参数下的高斯核函数的变化gif动图，同时分享出源代码，这样也便于后续的论文写作。
硕士博士毕业论文—基于高斯核函数的可变邻近阈值空间模式挖掘研究摘要第1-5页abstract第5-9页第一章绪论第9-16页1.1研究背景和意义第9-10页
最新硕士论文—《基于高斯核函数的可变邻近阈值空间模式挖掘研究》摘要第1-5页abstract第5-9页第一章绪论第9-16页1.1研究背景和意义第9-10页
高斯核函数卷积论文中使用gaussian与featuremap做卷积，目前的结果来看，要做到随着到边界的距离改变高斯函数的截断参数，因为图像的边缘如果使用原始高斯函数，就会在边界地方出现特别低的一圈，原因也很简单，高斯函数在与原始图像进…
至于核函数，作者最后选择了一系列宽度不同的高斯核函数。神经网络的权值和核函数的权值的更新使用迭代的方式。实验结果数据集：Office-31，它包含了三个部分（Amazon(A)，Webcam(W)，DSLR(D)）；Office-10+Caltech-10。
核函数对应了原始特征经过非线性映射后在高维空间中的内积。用核函数替换线性模型中数据之间的内积运算，不仅可以提取非线性关系，还可以在一定程度上保留线性模型的优势[10]图1-1高斯过程回归的相关模型高斯过程回归继承了贝叶斯方法与核方法的优势[11]，如图1-1所示。
此外，模型可以直接通过数据学习隐式的核函数，从而克服很多函数设计上的限制。在论文《ConditionalNeuralProcesses》中，DeepMind提出了一族模型，可用于解决监督学习问题，并提供了端到端的训练方法，其结合了神经网络和类似高斯过程的特征。
核函数是一个高斯过程的核心，他决定了高斯过程的性质，在研究和实践中，核函数有很多种不同的类型，他们对高斯过程的衡量方法也不尽相同，这里我们介绍和使用最为常见的一个核函数：径向基函数，其定义如下：
本文使用高斯过程回归模型进行时间序列分析，研究其预测的准确性和可靠性。有别于一般的时间驱动模型，本文大部分采用自回归模型。不仅考察了单步预测的结果，也实现并分析了多步预测算法。本文发现，平稳的核函数..
华东师范大学硕士学位论文支持向量机中高斯核函数的研究姓名：赵莹申请学位级别：硕士专业：运筹学与控制论指导教师：万福永20070501论文摘要支持向量机是二十世纪九十年代发展起来的统计学习理论的核心内容，核函数是它的重要组成部分。
摘要论文中遇到很重要的一个元素就是高斯核函数，但是必须要分析出高斯函数的各种潜在属性，本文首先参考相关材料给出高斯核函数的基础，然后使用matlab自动保存不同参数下的高斯核函数的变化gif动图，同时分享出源代码，这样也便于后续的论文写作。
硕士博士毕业论文—基于高斯核函数的可变邻近阈值空间模式挖掘研究摘要第1-5页abstract第5-9页第一章绪论第9-16页1.1研究背景和意义第9-10页
最新硕士论文—《基于高斯核函数的可变邻近阈值空间模式挖掘研究》摘要第1-5页abstract第5-9页第一章绪论第9-16页1.1研究背景和意义第9-10页
高斯核函数卷积论文中使用gaussian与featuremap做卷积，目前的结果来看，要做到随着到边界的距离改变高斯函数的截断参数，因为图像的边缘如果使用原始高斯函数，就会在边界地方出现特别低的一圈，原因也很简单，高斯函数在与原始图像进…
至于核函数，作者最后选择了一系列宽度不同的高斯核函数。神经网络的权值和核函数的权值的更新使用迭代的方式。实验结果数据集：Office-31，它包含了三个部分（Amazon(A)，Webcam(W)，DSLR(D)）；Office-10+Caltech-10。
核函数对应了原始特征经过非线性映射后在高维空间中的内积。用核函数替换线性模型中数据之间的内积运算，不仅可以提取非线性关系，还可以在一定程度上保留线性模型的优势[10]图1-1高斯过程回归的相关模型高斯过程回归继承了贝叶斯方法与核方法的优势[11]，如图1-1所示。
此外，模型可以直接通过数据学习隐式的核函数，从而克服很多函数设计上的限制。在论文《ConditionalNeuralProcesses》中，DeepMind提出了一族模型，可用于解决监督学习问题，并提供了端到端的训练方法，其结合了神经网络和类似高斯过程的特征。
核函数是一个高斯过程的核心，他决定了高斯过程的性质，在研究和实践中，核函数有很多种不同的类型，他们对高斯过程的衡量方法也不尽相同，这里我们介绍和使用最为常见的一个核函数：径向基函数，其定义如下：
本文使用高斯过程回归模型进行时间序列分析，研究其预测的准确性和可靠性。有别于一般的时间驱动模型，本文大部分采用自回归模型。不仅考察了单步预测的结果，也实现并分析了多步预测算法。本文发现，平稳的核函数..
发表服务