TY -的A2 -古普塔,Suneet Kumar AU -李,Bing AU -陀,担心盟——香港,Hanyue盟——刘Sujiao AU - Chen Jia PY - 2021 DA - 2021/12/20 TI -多层感知器神经网络遗传算法应用在汉英平行语料库噪音处理SP - 7144635六世- 2021 AB -本文使用神经网络作为预测模型和遗传算法在线优化算法来模拟汉英平行语料库的噪声处理。同时,根据遗传算法的强大的随机全局搜索机制,本文研究了噪声的原理和过程处理汉英平行语料库。针对识别单词的任务未指明的人,考虑的不足,在标准遗传算法和神经网络算法,提出了一种快速算法使用遗传算法训练网络。通过仿真计算,不同的特征参数,训练样本的数量,背景噪音,和一个特定的人是否会影响识别结果进行了分析和讨论,相比之下,传统的动态时间比较法。介绍了强化学习的思想,使用不同的奖励机制来解决损失函数的不一致和评价指标的测量方法,并使用不同的解码方法缓解的问题暴露的偏见。它使用各种简单的遗传操作和适者生存选择机制来引导学习过程和确定搜索的方向,它可以搜索解空间的多个区域在同一时间。此外,它还具有的优势不是限制搜索空间的限制条件(如可微的,连续的,和单峰)。同时,使用英语subword向量的方法翻译模型的初始化参数。研究结果表明,基于遗传算法的神经网络识别方法在本文展示的能力快速学习网络权重和它在各个方面都优于标准。算法的性能在遗传算法和神经网络,具有高识别率和独特的应用优势,可以实现双赢的时间和效率。 SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/7144635 DO - 10.1155/2021/7144635 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -