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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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摘要 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。
出处 《长江大学学报(自然科学版)》 CAS 2005年第10期320-322,共3页 Journal of Yangtze University(Natural Science Edition)
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献2

  • 1Bazaraa M S, Shetty C M. Nonlinear programming theory and algorithms [M] . New York, John Wiley & Sons, 1992.
  • 2Powell M J D. A fast algorithm for nonlinearly constrained optimization algorithms [A] . Waston G A. Numerical Analysis, Dundec,1977, Lecture Notes in Mathematics 630 [C] . Berlin: Springer-Verlag, 1978.

同被引文献14

引证文献1

二级引证文献44

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