МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ И СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕТЕЙ
2016
Рассматривается применение искусственной нейронной сети в виде персептрона, сети Хопфилда и семантической сети для классификации текстовой информации. Изучаются процедуры обучения сетей, реализуются алгоритм обратного распространения ошибки в персептроне и алгоритм сходимости сети Хопфилда. Предлагается программное средство автоматической классификации текстов на основе разработанных моделей и алгоритмов. Оцениваются результаты работы программного средства.
Серебряная Л. В., Потараев В. В. МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ И СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕТЕЙ. Информатика. 2016;(4):95-103.
Цитирование
Список литературы