УДК 004.932
Авторы
Коршунова Ксения П.
Филиал Национального исследовательского университета «МЭИ» в г. Смоленске, Смоленск, Россия
Аннотация
В статье предложена разновидность сверточной нейронечеткой сети (СННС) для решения задачи бинарной классификации текстовых данных (данных, представленных на естественном языке). Предложенная СННС помимо сверточных, субдискретизирующих (слоев подвыборки) и полносвязных слоев включает в себя слой нечетких нейронов (слой нечеткой самоорганизации), расположенный непосредственно перед серией полносвязных слоев (классификатором). Модель сочетает возможности сверточных нейронных сетей и нечетких вычислений и обеспечивает таким образом возможность обработки неопределенной и неточной информации. Рассмотрена структура сети, а также способ ее структурно-параметрической настройки
Ключевые слова
сверточная нейронная сеть, нейро-нечеткая сеть, классификация, текстовые данные, искусственный интеллект, интеллектуальный анализ данных
