Denna uppsats presenterar en ny semiövervakad inlärningsalgoritm som kallas Active Deep Networks (ADN), för att ta itu med det semiövervakade känsloklassificeringsproblemet med aktivt lärande. Först föreslår vi ADN:s halvövervakade inlärningsmetod. ADN är konstruerat av Restrikted Boltzmann Machines (RBM) med oövervakad inlärning med hjälp av märkta data och rikligt med omärkta data. Sedan den konstruerade strukturen finjusteras av gradient-descent baserad övervakad inlärning med en exponentiell förlustfunktion. För det andra tillämpar vi aktivt lärande i det halvövervakade utbildningsramverket för att identifiera recensioner som bör märkas som utbildningsdata. Därefter tränas ADN-arkitekturen av utvalda märkta data och alla omärkta data. Experiment på fem känsloklassificeringsdata visar att ADN överträffar den halvövervakade inlärningsalgoritm och djupinlärningsteknik som tillämpas för känsloklassificering.
Zhou REF gav den halvt övervakade metoden för klassificering av maskininlärningskänslor baserat på det aktiva djupa nätverket.
Active Deep Networks for Semi-Supervised Sentiment Classification
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}