基于改进堆叠自动编码机的垃圾邮件分类

发布时间：2017-10-19 18:24

  本文关键词：基于改进堆叠自动编码机的垃圾邮件分类

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【摘要】：针对堆叠自动编码机(SA)容易产生过拟合而降低垃圾邮件分类精度的问题,提出了一种基于动态dropout的改进堆叠自动编码机方法。首先分析了垃圾邮件分类问题的特殊性,将dropout算法引入到堆叠自动编码机算法中;同时,根据传统dropout算法容易使部分节点长期处于熄火状态的缺陷,提出了一种动态dropout改进算法,使用动态函数将传统静态熄火率修改为随着迭代次数逐渐减小的动态熄火率;最后,利用动态dropout算法改进堆叠自动编码机的预训练模型。仿真结果表明,相比支持向量机(SVM)和反向传播(BP)神经网络,改进的堆叠自动编码机平均准确率达到了97.66%,各个数据集上马修斯系数都大于89%;与传统堆叠自动编码机相比,改进的堆叠自动编码机的马修斯系数在Error1~6数据集上分别提高了3.27%、1.68%、2.16%、1.51%、1.58%、1.07%。实验结果表明,基于动态dropout算法的改进堆叠自动编码机具有更高的分类精度和更好的稳定性。
【作者单位】： 四川大学计算机学院;
【关键词】： 深度学习 堆叠自动编码机 dropout 支持向量机 垃圾邮件 分类
【基金】：国家科技重大专项(2015ZX01040101-002) 国家自然科学基金资助项目(91338107)~~
【分类号】：TP393.098
【正文快照】： 0引言随着互联网不断的发展,电子邮件在人们日常通信中的作用越来越重要。与此同时大量具有商业、欺骗甚至反动性质的垃圾信息,借助互联网的开放性和易扩散性,以邮件形式在未得到用户的要求的情况下发给了用户。这不仅造成了互联网带宽的浪费,也给用户带来极大的困扰。垃圾邮

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本文编号：1062653