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正則化極限學(xué)習(xí)機(jī)RELM是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不同于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，RELM通過隨機(jī)設(shè)置輸入層權(quán)重和偏置值，可以快速求得輸出層權(quán)重，并且引入正則化因子，能夠提高模型的泛化能力。針對文本信息高維度、多類別的問題，提出一種基于快速自編碼的正則化極限學(xué)習(xí)機(jī)FARELM。將由RELM改進(jìn)后的快速自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本進(jìn)行無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)，并對特征提取后的數(shù)據(jù)使用RELM進(jìn)行分類。實(shí)驗表明，F(xiàn)ARELM的學(xué)習(xí)速度和分類精度較優(yōu)。
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