本研究提出了一种新的文本分类扩展方法,使用递归神经网络对单词嵌入进行训练,而不是对输入向量施加扰动。这种方法扩展了传统的半监督和纯监督学习算法,能够在高维稀疏的文本输入中实现最先进的结果。通过可视化和分析表明,学习的单词嵌入在质量上有所提高,并且在训练时模型不容易过拟合。
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基于不变矩特征和神经网络的图像模式模糊分类,提高效率
基于神经网络的遥感图像分类讨论,内容全面具体,十分优秀的长篇论文,包含神经网络和遥感图像技术的基础知识以及深入的研究。
针对传统的遥感图像分类方法分类精度低的缺 点,提出了一种基于神经网络的分类方法。实验结果 表明,这种基于神经网络的分类器经过训练后,可应用 于遥感图像的分类,其分类精度明显高于传统的最大 似然分类法
在线人工语音服务已经在各种商业活动中展开,为了提供更好的客户服务就必须对语音服务质量进行有效的评估。目的就是将人工语音服务利用语音识别技术转化为文本,再进行有效的分类评估。常用文本分类模型有朴素贝叶斯
对四种特征选择方法: 互信息、信息增益、x 2 统计和期望交叉熵作了简要的介绍, 并 且结合 K NN分类算法 , 使用查全率、查准率、宏平均和微平均对四种特征选择方法分别进行评 估 , 提出并讨论了
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基于语义的新闻文本分类,赵一超,郭军,文本分类,是自然语言处理中的一个重要领域,经过长时间发展已经形成例如朴素贝叶斯、最大熵、SVM(支持向量机)等技术。语义作为
采用深度学习,cnn,rnn两种方式对新闻类信息。进行分类预测。。。。仅供初学者练习使用
文本分类,语义学习都是机器学习和深度学习中比较重要的部分,本文档详细的介绍了文本分类这一思想,是一份非常值得学习的资料!
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