研究文章
在线Semisupervised学习方法复杂生产过程的质量监控
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| 符号 |
意义 |
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数据批处理数据流 |
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单输入数据向量和单地面实况分别输出向量 |
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输入数据批处理和批处理标签 |
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当前的网络参数和最佳网络参数 |
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网络参数的重要性,计算(3) |
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正则化因素: |
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,
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预定义的阈值(2) |
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的基数集群 |
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的基数类的集群 |
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褶积层 |
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特征映射 |
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聚类中心 |
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部分摧毁了输入向量与屏蔽噪音 |
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的两个数据样本之间的距离 |
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的贡献集群 |
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修剪隐藏节点的混合系数标准 |
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重建的象征 |
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| ACM |
自动聚类机制 |
| 让奥 |
原始数据 |
| 8月 |
增强数据(代增强标签的部分3) |
| ps |
Pseudodata(代pseudolabel部分3) |
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