本文讨论了目标识别的协同方法在不平衡注意参数条件上的动力学行为，并提出了不平衡注意参数条件下的遗传协同学习算法（GSLA）。该算法利用遗传算法的全局最优搜索能力，对协同神经网络的注意参数进行全局优化。
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北京大学深圳研究生院、景观设计学研究院（GSLA）自2006年起开设的一门兼具探索性与创新性的研究生课程。
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