【摘 要】
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针对深层神经网络初始化方法不明确、泛化能力差而导致解决垃圾邮件过滤时效果较差的问题,提出了基于深度置信网络的分类方法.深度置信网络通过逐层无监督的方法来预训练网络
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁工程技术大学研究生学院
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针对深层神经网络初始化方法不明确、泛化能力差而导致解决垃圾邮件过滤时效果较差的问题,提出了基于深度置信网络的分类方法.深度置信网络通过逐层无监督的方法来预训练网络,实现了网络的初始化.在LingSpam,SpamAssassin和Enronl三个广泛使用的数据集上,通过与目前最好的垃圾邮件过滤方法支持向量机（SVM）在分类性能上进行比较,实验结果表明深度置信网络的垃圾邮件过滤方法是有效的,获得了较高的准确率和召回率.
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