一种基于多层LSTM模型的并行处理分类方法与流程

文档序号:16883255发布日期:2019-02-15 22:23阅读:来源:国知局

技术特征:

技术总结
本发明提供一种基于多层LSTM模型的并行处理分类方法,涉及信息技术领域。该方法首先对数据进行预处理,根据数据的分类体系,提取多个待分类实体的基础信息;然后构建多层LSTM模型,将带有标注的训练数据输入到多层LSTM模型中,用最小平方误差为代价函数,计算多层LSTM模型输出的结果与标注结果之间的误差,并采用误差反向传播方法调整多层LSTM模型的参数,进而得到稳定收敛的多层LSTM模型;最后对于未分类的数据,进行预处理后输入到多层LSTM模型中,得到分类结果。本发明提供的基于多层LSTM模型的并行处理分类方法,能够将多组数据一起通过网络,从而在最后可以输出多个待分类实体的分类结果,这种高信息通量的网络结构大大提高了网络训练的效率。

技术研发人员:杨可静;兰云飞;陈钟;李青山;吴振豪;高健博;王晓青
受保护的技术使用者:北京国信云服科技有限公司;北京大学
技术研发日:2018.10.31
技术公布日:2019.02.15
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