基于信号传递的神经网络文本降维算法

• 作者: 王婷婷 肖强 钱晓东
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 文本 降维 信号传递
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 页码范围: 213-215,218
• 分类号: TP183
• 字数: 4593字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.05.072

摘要

为有效降低文本处理的时间与空间代价,根据"只有部分脑细胞发出的信号能到达大脑皮层"和"突触信号强度随着与神经细胞主体距离的加大而减弱"的理论,提出基于信号传递理论的神经网络降维算法.通过神经网络结构与训练算法的改变,在文本处理环境中神经元间LTM向量中有大量逼近0的分量,即存在很多不必要的神经元连接,以此作为文本降维的基础.实验结果证明,降维后的文本数据库以较低的时间代价具备与降维前相当甚至更高的分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱晓东	兰州交通大学经济管理学院	40	178	7.0	11.0
2	肖强	兰州交通大学经济管理学院	21	97	5.0	9.0
3	王婷婷	兰州交通大学经济管理学院	10	57	3.0	7.0