国内刊号:51-1196/TP
国际刊号:1001-3695
发布日期:
作者:潘永华,闭应洲,潘怀奇,郑思霞,
单位:南宁师范大学计算机与信息工程学院,南宁530001;
关键词:记忆神经网络,稠密连接,文本推理,多层感知机,特征表示,
基金:广西科技开发资助项目(桂科AC16380106);;
由于传统的端到端记忆神经网络模型特征表示能力不足、无法很好地表示各个记忆之间的联系,导致其在数据集bAbI中的位置推理和路径查找问题正确率不高,针对此问题,提出了一种结合稠密连接和多层感知机的记忆神经网络。该模型利用稠密连接与全连接层获取关系特征,增强了模型的特征表示能力。利用bAbI数据集对模型进行推理正确率的评估,实验结果表明,与传统的记忆神经网络以及端到端记忆神经网络相比,该模型能有效提升文本推理的正确率。
来源:2020年第5期
《计算机应用研究》期刊编辑部