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聚类算法和卷积神经网络在文本情感分析中的应用研究
卷积神经网络可以自动学习文本的向量表示,同时不需要使用情感词典等额外资源,避免了情感词典覆盖率低的问题。最后,我们在中英文数据集上进行了一系列实验,同时对实验结果进行了分析,实验结果表明聚类算法在情感分类上的有效性,以...
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卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经...
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面向时序数据的卷积神经网络聚类算法研究
在这一背景下，本文主要围绕基于卷积神经网络的时间序列聚类任务，进行了算法的设计以及模型的优化，并提出了基于卷积神经网络的单维时间序列相似性度量算法，单维时间序列聚类算法，和多维时间序列聚类算法，为云计算和大数据处理与分...
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GCN（图卷积神经网络）中的*信息聚合*和传统聚类算法是不同的概念，尽管它们都涉及到将某些对象的信息整合在一起。下面我将详细解释两者的...
GCN（图卷积神经网络）中的 信息聚合 和传统聚类算法是不同的概念，尽管它们都涉及到将某些对象的信息整合在一起。下面我将详细解释两者的差异： 1.GCN中的信息聚合 GCN中的信息聚合...
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一种基于聚类算法和卷积神经网络的肺实质提取方法（CN201710712015.4）中国专利【掌桥科研】
本发明提出一种基于聚类算法和卷积神经网络的肺实质提取方法，本发明采用聚类算法对肺部CT图像进行预处理，得到CT图像的肺实质区域和非肺实质区域的数据集，将已知的肺部CT图像的数据集划分为训练集和验证集，将未知的肺部CT图像的数...
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一种基于卷积神经网络的谱聚类算法
提出一种基于卷积神经网络的谱聚类算法,该算法首先采用预训练好的卷积神经网络对图像边缘进行特征提取和特征融合,减轻了对相似度矩阵的依赖.其次在相似度矩阵的谱分解过程中,使用Nystrom近似方法逼近相似度矩阵的特征空间,进而加速...
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注意力机制和图卷积神经网络引导的谱聚类方法
受到深度学习中一些模型的启发，学者们将深度学习与经典的聚类算法相结合提出了深度聚类的概念。卷积神经网络（convolutional neural network,CNNsÿ...
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一种基于卷积神经网络的谱聚类算法
【摘要】：提出一种基于卷积神经网络的谱聚类算法，该算法首先采用预训练好的卷积神经网络对图像边缘进行特征提取和特征融合，减轻了对相似度矩阵的依赖.其次在相似度矩阵的谱分解过程中，使用Nystrom近似方法逼近相似度矩阵的特征空间...
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一种基于卷积神经网络构建的文本聚类算法在敏感客户模型的应用研究
【摘要】：基于卷积神经网络构建的文本聚类算法，在此算法基础上生成敏感客户模型。该敏感客户模型有三大特征：扩大客户声音样本、运用实时深度学习算法、实现多样化拦截手段。文章详细阐述了...
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一种基于卷积神经网络的谱聚类算法
一种基于卷积神经网络的谱聚类算法-提出一种基于卷积神经网络的谱聚类算法，该算法首先采用预训练好的卷积神经网络对图像边缘进行特征提取和特征融合，减轻了对相似度矩阵.
卷积神经网络聚类算法
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