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题名基于非迭代训练层次循环神经网络的快速文本分类算法
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作者
方自远
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机构
河南农业职业学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第7期310-316,331,共8页
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文摘
基于神经网络的文本分类算法需要较长的训练时间,难以满足在线文本分类的需求。针对这种情况,提出基于非迭代训练层次循环神经网络的快速文本分类算法。为循环神经网络设计了对抗训练模型,缓解层次注意力网络的过拟合问题。给出一种循环神经网络的非迭代训练算法,对激活函数进行线性逼近,快速地学习网络连接的权重。实验结果表明,在英文和中文文本的情况下,采用该算法均获得了理想的分类准确率,并且大幅度地减少了训练时间。
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关键词
循环神经网络
层次注意力
文本分类
过拟合问题
非迭代训练
对抗训练
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Keywords
Recurrent neural network
Hierarchical attention
Documental classification
Overfitting problem
Non-iterative training
Adversarial training
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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