四个回归模型实现源参数反演#小样本神经网络#贝叶斯网络#支持向量机#随机森林

提示：小样本神经网络，贝叶斯神经网络，支持向量机，随机森林；源参数反演

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

例如：最近学习了一些经典的网络模型，在此记录下来。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、小样本神经网络

示例：设计网络架构为对抗生成网络GAN扩展数据集，之后采用深度置信网络DBN进行特征提取。

1.对抗生成网络GAN

学习的博客：
1、GAN对抗神经网络（原理解析）https://www.cnblogs.com/Renyi-Fan/p/13473398.html
2、神经网络结构：生成式对抗网络（GAN）https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/9706790.html
3、生成对抗网络（GAN）https://zhuanlan.zhihu.com/p/34287744
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2.深度置信网络DBN

学习的博客：
1、DBN深度置信网络https://www.cnblogs.com/pythonlearing/p/9979161.html
2、基于自扩展深度置信网络的原油油膜绝对厚度反演研究_姜宗辰
3、ChatGPT4o在这里插入图片描述

。。。

二、贝叶斯神经网络

示例：设计贝叶斯网络进行参数的不确定性量化。

1.贝叶斯网络

学习的博客：
1、贝叶斯深度学习https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/10281766.html
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三、支持向量机

示例：设计支持向量机。

1.支持向量机

学习的文献：
1、基于贝叶斯深度学习的多任务技术研究_王世豪
2、ChatGPT4o
3、机器学习实战教程（八）：支持向量机原理篇之手撕线性https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_8_svm_1.html
4、机器学习实战教程（九）：支持向量机实战篇之再撕非线性SVM
https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_9_svm_2.html
5、http://songcy.net/posts/

2.再生希尔伯特空间&核函数

学习的文献：
1、再生核希尔伯特空间与核方法
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29527729
2、基础和内核的故事 - 第二部分：再现内核希尔伯特空间
http://songcy.net/posts/story-of-basis-and-kernel-part-2/
3、从向量到函数——变换、基础和核方法
http://songcy.net/posts/vector-to-function-basis-kernel/
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四、随机森林

示例：设计随机森林。

1.随机森林

学习的文献：
1、基于随机森林的湖泊总氮反演及其分布式计算研究_胡璇伊
2、ChatGPT4o

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总结

提示：这里对文章进行总结：