【摘 要】
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针对神经网络分类算法中节点函数不可导,分类精度不够高等问题,提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的深度神经网络分类算法。使用深度学习中的自动编码机,结合PSO算法优化权值,
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针对神经网络分类算法中节点函数不可导,分类精度不够高等问题,提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的深度神经网络分类算法。使用深度学习中的自动编码机,结合PSO算法优化权值,利用自动编码机对输入样本数据进行编解码,为提高网络分类精度,以编码机本身的误差函数和Softmax分类器的代价函数加权求和共同作为PSO算法的评价函数,使编码后的数据更加适应分类器。实验结果证明：与其他传统的神经网络相比,在邮件分类问题上,此分类算法有更高的分类精度。
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