Статья

Название статьи АНАЛИЗ АРХИТЕКТУР ГИБРИДНЫХ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ В ЗАДАЧАХ АВТОМАТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ
Автор А.В. Козоброд, В.Е. Мешков, Е.В. Мешкова
Рубрика РАЗДЕЛ VI. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ КОМПЛЕКСЫ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ И НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ
Месяц, год 12, 2010
Индекс УДК 004.89
DOI
Аннотация Проанализированы ключевые моменты разработки архитектуры нейронной сети для гибридной модели с использованием семантических отношений в зависимости от способа их отражения на ассоциативной нейронной сети. Приводится анализ и выбор сетевой архитектуры, исходя из поставленных целей разработки системы классификации текстовых документов.

Скачать в PDF

Ключевые слова Гибридная нейросетевая архитектура; автоклассификация; семантические отношения.
Библиографический список 1. Мешкова Е.В. Методика построения классификатора текста на основе гибридной нейросетевой модели // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 4 (81). – С. 212-215.
2. Мешкова Е.В. Разработка гибридной нейросетевой модели для автоматической классификации текста // Информационные системы и технологии. Теория и практика: сб. науч. трудов / Под редакцией А.Н. Береза. – Шахты: Изд-во ЮРГУЭС, 2008. – С. 96-113.

Comments are closed.