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1.
针对短文本的特点,提出一种基于深层噪音自动编码器的特征提取及聚类算法.该算法利用深度学习网络,将高维、稀疏的短文本空间向量变换到新的低维、本质特征空间.首先在自动编码器的基础上,引入L1范式惩罚项来避免模型过分拟合,然后添加噪音项以提高算法的鲁棒性.实验结果表明,将提取的文本特征应用于短文本聚类,显著提高了聚类的效果,有效地解决了短文本空间向量的高维、稀疏问题.  相似文献   
2.
提出运用双层卷积神经网络模型实现基于足底压力图像的步态识别方法。首先,对足底压力数据采集系统采集的图像作相应预处理;然后,用双层卷积神经网络模型学习得到足底压力图像的单层和双层卷积特征;最后,将卷积特征训练分类器得到分类结果。实验结果验证了该算法的有效性。  相似文献   
3.
为了给对比散度算法的进一步优化提供理论指导,尝试从理论上分析对比散度算法的收敛性.首先从仅含4个结点的玻尔兹曼机入手,利用单纯形表征模型的概率空间,以及流形表征概率空间与模型参数的关系,形象地表示了对比散度算法和极大似然算法的收敛过程,并从理论上推导出对比散度算法的收敛集与极大似然算法的收敛集之差不为空,从而证明了对比散度算法的有偏性.基于该结论,设计了一种先利用对比散度算法进行预训练,再利用极大似然算法调优的训练策略.实验结果表明,在应用该策略获得同等收敛效果的条件下,训练迭代步骤降低了83.3%.  相似文献   
4.
文本的情感倾向在很大程度上依赖于其中情感倾向性较高的关键句,对这些情感关键句正确判定有利于提高整个篇章情感分类的效果。传统的基于规则的情感倾向性分析的优点是情感词表和规则表达准确,缺点是完备性差,而统计的方法则相反。结合使用支持向量机(support vector machine,SVM)与递归神经网络(recursive neural netw ork,RNN)分别构造分类器,然后对整个篇章和单个句子进行情感二元分类,将分类结果进行比较投票后判定出篇章中的情感关键句。句子级情感特征不仅包含情感词、否定词等传统的文法信息,同时加入深度学习领域中词向量的统计信息,而在篇章特征中也抽取出句型、位置等宏观信息。通过参与COAE 2014评测任务1的结果显示,该方法的微平均F1值达到0.388,在同类评测系统中处于最高水平。  相似文献   
5.
提出一种基于马尔科夫逻辑网的句子情感分析方法.与深度学习方法相结合实现跨领域的知识迁移,同时采用马尔科夫逻辑网将句子的上下文信息与其它情感特征相结合实现句子情感分析.在COAE评测数据上的实验结果表明,该方法与SVM分类方法相比,准确率达到70.02%,并且在跨领域的情感分析任务中也得到了较好的结果.  相似文献   
6.
定义了前馈核神经网络的体系结构。从实际应用的需求出发。所定义的网络涵盖了目前多数前馈神经网络。从理论上证明了该网络的批量学习过程实际上所表达的是一种核学习机,进而证明了网络的学习仅需在最后一层实施即可,而在隐含层的参数可任意赋值。因此,该结论事实上是现有LLM及ELM的拓广。同时,发现在逼近精度要求不是太高的情况下,目前的前馈神经网络学习技术因过于繁琐而没有必要,仅需对网络最后一层进行学习即可。而前馈神经网络技术目前最前沿的应用是解决大样本及深度知识表达问题。针对这两个热点问题,分别提出了大样本下的廉价学习策略和深度知识挖掘下的灵巧学习策略。在此,作者希望该文能引起广泛讨论甚至争论。  相似文献   
7.
Hinton等人提出的深度机器学习,掀起了神经网络研究的又一个浪潮.介绍了深度机器学习的基本概念和基本思想.对于目前比较成熟的深度机器学习结构深度置信网DBNs和约束Boltzmann机(RBM)的结构和无监督贪婪学习算法作了比较详细的介绍和比较,并对算法的改进方向提出了有建设性的意见,对深度机器学习的未来发展方向和目前存在的问题进行了深刻的分析.  相似文献   
8.
堆积降噪自动编码机是一种典型的深度学习模型,它能够刻画数据丰富的内在信息,具有较强的特征学习能力?基于主成分分析(principal component analysis, PCA)技术和堆积降噪自动编码机( stacked denoising autoen-coders, SDAE)模型,提出一种新的表情识别算法PCA+SDAE?该算法对人脸图片进行裁剪及归一化等预处理,采用主成分分析技术对人脸特征进行线性降维,再利用堆积降噪自动编码机逐层进行特征学习并同时实现对人脸表情数据的非线性降维,可以得到更好的?维度更低的表情特征,并据此进行表情分类?对 PCA+SDAE算法的仿真测试实验结果表明,其综合性能比其他的基于深度学习模型的表情识别方法更好,同时与传统的非深度学习表情识别方法相比,它具有更高的表情识别正确率?  相似文献   
9.
传统的文本分类算法都是采用期望交叉熵、信息增益和互信息等统计方法,通过设置阈值获取特征集,如果训练集的数据量较大,则容易出现特征项不明确,特征信息丢失等缺陷,为解决上述问题,提出运用“深度学习”中的稀疏自动编码器算法自动提取文本特征,然后结合深度置信网络形成SD算法进行文本分类。实验表明,在训练集较少的情况下,SD算法的分类性能低于传统的支持向量机,但是在处理高维数据时,SD算法则比支持向量机具有较高的准确率和召回率。  相似文献   
10.
近年来,深度包检测技术和基于统计特征的网络流量识别技术迅速发展,但它们分别存在不能识别加密流量和依赖人对特征主观选择的缺陷。文章提出了基于卷积神经网络的流量识别方法,将网络数据按照一定的规则转换为灰度图像进行识别,并根据TCP数据包的有序性和UDP数据包的无序性,对原始的网络数据进行了扩展,以进一步提高识别率。实验数据表明,该方法对应用程序和应用层协议两个层次的网络流量具有较高的检测率。  相似文献   
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