《表4 样本量10 000时的DNN模型实验结果》
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《不同深度学习模型的科技论文摘要语步识别效果对比研究》
使用DNN神经网络模型,通过调整相关参数,设置参数如下:词向量维度:300;隐藏层数量:3;隐藏层神经元个数:512?3;激活函数:relu();损失函数:交叉熵损失函数;优化方法:Adam;批训练大小:64。在样本量为10 000和50 000的情况下进行实验,结果如表4所示。
图表编号 | XD00125929600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.12.25 |
作者 | 张智雄、刘欢、丁良萍、吴朋民、于改红 |
绘制单位 | 中国科学院文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系、中国科学院武汉文献情报中心、科技大数据湖北省重点实验室、中国科学院文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系、科技大数据湖北省重点实验室、中国科学院文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系、科技大数据湖北省重点实验室、中国科学院文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系、中国科学院文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系 |
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