基于神经网络的文本分类,卷积神经网络文本分类_基于卷积神经网络的文本分类

能不能简单举个例子说明一下深度置信网络的（DBN）的分类过程？主要针对文本分类，

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functiontest_example_DBNloadmnist_uint8;train_x=double(train_x)/255;test_x=double(test_x)/255;train_y=double(train_y);test_y=double(test_y);%%ex1traina100hiddenunitRBMandvisualizeitsweightsrand('state',0)dbn.sizes=[100];opts.numepochs=1;opts.batchsize=100;opts.momentum=0;opts.alpha=1;dbn=dbnsetup(dbn,train_x,opts);dbn=dbntrain(dbn,train_x,opts);figure;visualize({1}.W');%VisualizetheRBMweights%%ex2traina100-100hiddenunitDBNanduseitsweightstoinitializeaNNrand('state',0)%traindbndbn.sizes=[100100];opts.numepochs=1;opts.batchsize=100;opts.momentum=0;opts.alpha=1;dbn=dbnsetup(dbn,train_x,opts);dbn=dbntrain(dbn,train_x,opts);%unfolddbntonnnn=dbnunfoldtonn(dbn,10);%类别数nn.activation_function='sigm';%trainnnopts.numepochs=1;opts.batchsize=100;nn=nntrain(nn,train_x,train_y,opts);[er,bad]=nntest(nn,test_x,test_y);assert(er<0.10,'Toobigerror');。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

实战文本分类，深度学习是最优算法吗

深度学习是个笼统概念，深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络等不同网络结构以及不同网络组合都会在文本分类任务中产生不同相同效果常见的神经网络结构。

深度学习网络算法千千万，无所谓哪一种是最优算法，不同种算法的组合也许会取得意外的效果。总而言之，实践是检验真理的唯一标准。

什么是BP神经网络？

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BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。

经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。

3、计算网络实际输出与期望输出的误差。4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。

5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。

文本分类系统的流程及步骤

文本分类系统的总体功能模块为：1、预处理：将原始语料格式化为同一格式，便于后续的统一处理。2、索引：将文档分解为基本处理单元，同时降低后续处理的开销。

3、统计：词频统计，项（单词、概念）与分类的相关概率。4、特征抽取：从文档中抽取出反映文档主题的特征。