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.
I Ref föreslogs en strategi för djupinlärning som kallas aktiva djupa nätverk för att ta itu med halvövervakad klassifikation av känslor med aktivt lärande.
Active Deep Networks for Semi-Supervised Sentiment Classification
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}