A Multi Class Classification to Detect Original Form of Kaomoji using Neural Network

机译：一种多级分类，用于使用神经网络检测Kaomoji的原始形式

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摘要

In this paper, we propose a multi-class classification method for Kaomoji using feed forward neural network. Neural network has some units in each layer, but the suitable number of units is not clear. This research investigated the relation between the number of units and the accuracy of multi-class classification method.

机译：在本文中，我们向Kaomoji提出了一种使用馈线神经网络的多级分类方法。神经网络在每层中有一些单位，但合适数量的单位尚不清楚。本研究调查了单位数量与多级分类方法的准确性之间的关系。

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来源
《International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management》|2019年|1(CD-ROM)|共6页
会议地点
作者
Noriyuki Okumura; Rei Okumura;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 G354-53;
关键词
Kaomoji; Original form; Neural network; Middle layer;

机译：Kaomoji;原始形式;神经网络;中间层;

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