13、犯罪预测与情感分析：基于深度学习与模糊逻辑的解决方案

犯罪预测与情感分析：基于深度学习与模糊逻辑的解决方案

犯罪预测：基于改进胶囊网络的模型

在犯罪预测领域，研究人员提出了一种基于深度学习的犯罪分类模型，该模型结合了胶囊神经网络（Capsule Neural Network）和多层感知器神经网络（Multilayer Perceptron Neural Network）。

模型架构

• 嵌入层（Embedding Layer） ：这是模型的第一层，其任务是将整数编码的信息转换为固定长度的向量。整数编码数据中的每个单词由一个独特的数字表示，该层通过随机权重学习将整个语言进行嵌入，为每个单词生成固定大小的密集向量嵌入。
• 卷积层（Convolutional Layer） ：负责从输入短语的不同位置提取特征，卷积滤波器也起到类似作用。
• 初级胶囊层（Primary Capsule Layer） ：将卷积层的最终结果转换为胶囊向量表示，保留语句中单词的语义含义。该层有32通道、8维的胶囊，通过“路由协议”（routing by agreement）方法决定下一个要上升的网络层。当当前层的多个胶囊对上层的某个胶囊投票时，该胶囊被激活。
• 类别胶囊层（Class Capsule Layer） ：以初级胶囊层的输出作为输入，每层的胶囊在特定地理区域与下层进行通信，通过动态路由（Dynamic routing）连接上下层。在该层，迭代动态路由技术的路由次数为3，胶囊大小为16。网络输入是大小等于特征数量的归一化文本特征向