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利用多线程实现神经网络算法的可视化

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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。

著录项

来源
《长江大学学报：自然科学版》 |2005年第10期|320-322|共3页
作者
周云才; 张红民;
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作者单位

长江大学计算机科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP138;
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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