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基因遗传算法在文本情感分类中的应用: 收藏
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引用; 《四川大学学报（自然科学版）》2019年第1期56卷 45-49页; 作者：邓昌明李晨邓可君张治坤袁玲姜宁彭一明邢承杰卞晶陈光王梦淑王雪琴北京大学计算中心北京100871; 本文以微博文本为主要实验对象,提出适合卷积神经网络进行自我优化的编码方式,分别将每一层看做是一个染色体,将每一层中的参数看做是一个基因片段,采用混合双重非数值编码的方式编码每个CNN框架,设计出适合于CNN网络的选择、交叉和变...; 本文以微博文本为主要实验对象,提出适合卷积神经网络进行自我优化的编码方式,分别将每一层看做是一个染色体,将每一层中的参数看做是一个基因片段,采用混合双重非数值编码的方式编码每个CNN框架,设计出适合于CNN网络的选择、交叉和变异的算法,并且把基因遗传算法(GA)和与卷积神经网络相结合,提出了基于情感分析算法的遗传算法(GA-CNN).通过对传统算法与GA-CNN的实验与对比分析,良好地展示了自我优化性.; 来源：详细信息评论

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