为克服传统支持向量机不能处理交叉数据分类问题,Mangasarian等人提出一种新的分类方法PSVM,该方法可有效解决交叉数据两分类问题,但用PSVM解决多分类问题还报道不多。为此,提出一种基于PSV
本文详细介绍了基于BERT模型的中文短文本分类算法,以及该算法的具体实现方法。首先,对BERT模型的原理进行了简要介绍,然后详细阐述了如何将该模型应用于中文短文本分类任务中。接着,针对中文语言的特点,
当输入维数高时神经网络结构复杂、体系庞大,导致其收敛速度慢。为克服这个缺点,提出了基于决策规则的神经网络,利用粗糙集理论从数据样本中获取最简的决策规则,按决策规则语义构建一种不完全连接的神经网络。根据
基于主题的信息采集及文本分类技术的研究,应钦,,随着Web上信息的迅速扩展,各项基于Web的服务也逐渐繁荣起来。传统的信息采集不能满足人们日益增长的个性化需求,基于主题的Web信息
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提出了一种新的手写数字识别方法,通过将一幅规范化手写数字图像做任意旋转和简单排列,形成纹理图像,将手写数字识别问题转换为纹理识别问题。然后提取纹理图像在不同方法的主频中心作为特征向量,用最小距离分类器
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