基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)頁(yè)分類應(yīng)用
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更多相關(guān)文章: 極限學(xué)習(xí)機(jī) 中文網(wǎng)頁(yè)分類 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)頁(yè)特征提取
【摘要】:極限學(xué)習(xí)機(jī)ELM不同于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法(如BP算法),是一種高效的單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SLFNs)學(xué)習(xí)算法。將極限學(xué)習(xí)機(jī)引入到中文網(wǎng)頁(yè)分類任務(wù)中。對(duì)中文網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行預(yù)處理,提取其特性信息,從而形成網(wǎng)頁(yè)特征樹(shù),產(chǎn)生定長(zhǎng)編碼作為極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸入數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠有效地分類網(wǎng)頁(yè)。
【作者單位】: 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 極限學(xué)習(xí)機(jī) 中文網(wǎng)頁(yè)分類 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)頁(yè)特征提取
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61272109)
【分類號(hào)】:TP393.092
【正文快照】: 1引言類。從以上的研究現(xiàn)狀中可以看出,Web頁(yè)面自動(dòng)分類隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,Web信息呈現(xiàn)出海量化的的共同特點(diǎn)是采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型(有監(jiān)督或者無(wú)監(jiān)趨勢(shì)。人們需要一個(gè)快速、智能化的工具有效地進(jìn)行信督)學(xué)習(xí)網(wǎng)頁(yè)分類模式,然后進(jìn)行自動(dòng)分類。因此新的息處理。網(wǎng)頁(yè)分類是We
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1000906
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