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發(fā)視頻如何結(jié)合改進(jìn)主動(dòng)學(xué)習(xí)的SVD-CNN進(jìn)行彈幕文本分類算法資料說明
2019-05-06 |
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資料介紹
為解決傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型使用池化層進(jìn)行文本特征降維會(huì)損失較多文本語義信息的問題，提出一種基于奇異值分解（SVD）算法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（SVD-CNN）。首先，采用改進(jìn)的基于密度中心點(diǎn)采樣的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法（DBC-AL）選擇對(duì)分類模型貢獻(xiàn)率較高的樣本進(jìn)行標(biāo)注，以低標(biāo)注代價(jià)獲得高質(zhì)量模型訓(xùn)練集;然后，結(jié)合SVD算法建立SVD-CNN彈幕文本分類模型，使用奇異值分解的方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)CNN模型池化層進(jìn)行特征提取和降維，并在此基礎(chǔ)上完成彈幕文本分類任務(wù);最后，使用改進(jìn)的梯度下降算法（PSGD）對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。為了驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性，使用多種彈幕數(shù)據(jù)樣本集，對(duì)提出的模型與常用的文本分類模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的算法能夠更好地保留文本語義特征，保證訓(xùn)練過程的穩(wěn)定性并提高了模型的收斂速度，在不同的彈幕文本上較傳統(tǒng)算法具有更好的分類性能。
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