基于神经网络的文本分类算法需要较长的训练时间,难以满足在线文本分类的需求。针对这种情况,提出基于非迭代训练层次循环神经网络的快速文本分类算法。为循环神经网络设计了对抗训练模型,缓解层次注意力网络的过拟合问题。给出一种循环神经网络的非迭代训练算法,对激活函数进行线性逼近,快速地学习网络连接的权重。实验结果表明,在英文和中文文本的情况下,采用该算法均获得了理想的分类准确率,并且大幅度地减少了训练时间。
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