DBN-MATLAB代码-Sentiment_Analysis:此项目对比了三种深度学习方法（LSTM、DBN和DELM）的准确率...
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简介：
本项目在MATLAB平台上利用DBN等三种深度学习模型进行情感分析，旨在比较LSTM、DBN及DELM的技术优劣与准确性。
dbnmatlab代码自述文件
作者：tanh丽媛
项目名：情绪分析
用途：用于情感分析的深度神经网络方法
软件环境：
- Jupyter Notebook
- MATLAB R2019a（任何版本都可以使用）
版本控制：Python 3.6
所需库：
- Numpy 1.14.3
- Pandas 0.23.0
- Python正则表达式运算 2.2.1
- 自然语言工具包 3.3
- Sklearn 0.19.1
- Keras 2.2.4（任何版本都可以使用）
贡献者：
感谢albertbup提供了深度信任网络的源代码。
感谢新加坡南洋理工大学的黄光斌教授提供深度极限学习机的源代码。
数据集：从Kaggle下载
设置
从master分支下载该代码，作为sentiment_analysis-master.zip。
解压缩sentiment_analysis-master.zip，打开文件夹，应该有“DBN”文件夹，“DELM”文件夹，“LSTM”文件夹和“numpy_to_matlab”文件夹。访问下载名为“输入”的数据集文件夹。将“输入”文件夹放入“LSTM”文件夹、“DBN”文件夹以及“nump”。
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