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利用多线程实现神经网络算法的可视化 被引量：1
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作者 周云才 张红民 《长江大学学报（自然科学版）》 CAS 2005年第10期320-322,共3页
为了摆脱神经网络算法的黑箱操作,也是为了对一个分类器进行更有效的评判,提出了正、负判率概念。基于正、负判率和分组并行坐标下降算法,利用Windows的多线程得到了神经网络分类器学习算法的可视化实现。不仅改进了学习速度,同时为用... 为了摆脱神经网络算法的黑箱操作,也是为了对一个分类器进行更有效的评判,提出了正、负判率概念。基于正、负判率和分组并行坐标下降算法,利用Windows的多线程得到了神经网络分类器学习算法的可视化实现。不仅改进了学习速度,同时为用户提供了一个观察分类器属性的视窗。 展开更多
关键词 正判率 负判率 分组并行坐标下降算法 可视化
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