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
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