I den här artikeln utvecklar vi en ny semi-övervakad inlärningsalgoritm som kallas aktiva hybrid djupa trosnätverk (AHD), för att ta itu med det semi-övervakade känsloklassificeringsproblemet med djupt lärande. Först konstruerar vi de tidigare flera dolda skikten med begränsade Boltzmann maskiner (RBM), som kan minska dimension och abstrakt information av recensionerna snabbt. För det andra, vi konstruerar följande dolda lager med hjälp av convolutional begränsad Boltzmann maskiner (CRBM), som kan abstrakt information recensioner effektivt. För det tredje finjusteras den konstruerade djupa arkitekturen av gradientdimpulsbaserat övervakat lärande med en exponentiell förlustfunktion. Slutligen kombineras den aktiva inlärningsmetoden på grundval av den föreslagna djupa arkitekturen. Vi gjorde flera experiment på fem känsloklassificeringsdata, och visar att AHD är konkurrenskraftig med tidigare semi-övervakade inlärningsalgoritm. Försök genomförs också för att verifiera effektiviteten av vår föreslagna metod med olika antal märkta recensioner respektive omärkta recensioner.
Zhou m.fl. REF presenterade en algoritm, nämligen aktiv hybrid djup tro nätverk (semi-övervakas) för uppgiften att känslor klassificering.
Active Semi-Supervised Learning Method with Hybrid Deep Belief Networks
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}