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1、在当前的Java内存模型下,线程可以把变量保存在本地内存(比如机器的寄存器)中,而不是直接在主存中进行读写。
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2、理解volatile特性的一个好方法是:把对volatile变量的单个读/写,看成是使用同一个监视器锁对这些单个读/写操作做了同步。
3、主要是缓存会影响多个线程之间的可见性。它在有些情况下可以是 synchronized 的替代方案,以换取更好的性能,同时不用关注加锁可能带了的死锁。但它不能完全取代 synchronized 的效果。
4、volatile, 声明变量值的一致性;static,声明变量的唯一性。此外,volatile同步机制不同于synchronized, 前者是内存同步,后者不仅包含内存同步(一致性),且保证线程互斥(互斥性)。
见附件,一个基本的用java编写的BP网络代码。BP(Back Propagation)神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
// BP.cpp : Defines the entry point for the console application.//该程序实现神经网络的BP算法,输入节点数,输出节点数,隐层数,隐层节点数任意,由用户决定。
使用的时候一行代码就可以了。同理,实现算法本身中基本的运算过程是不是展开,用什么、语言?再者,什么类型的网络? 普通的全连接? 局部连接的卷积神经网络? Deep Residual Network? 不同类型的网络结构上会不一样。
BP神经网络是这样一种神经网络模型,它是由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐层构成,它的激活函数采用sigmoid函数,采用BP算法训练的多层前馈神经网络。
BP神经网络的Matlab代码见附件,修改节点数、增加归一化和反归一化过程即可。BP算法,误差反向传播(Error Back Propagation, BP)算法。BP算法的基本思想是,学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
常用的人工神经网络是BP网络,它由输入层、隐含层和输出层三部分组成。BP算法是一种有监督的模式识别方法,包括学习和识别两部分,其中学习过程又可分为正向传播和反向传播两部分。
见附件,一个基本的用java编写的BP网络代码。BP(Back Propagation)神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
我想,你的要求至少也是一个10000rmb以上的项目。
BP神经网络的Matlab代码见附件,修改节点数、增加归一化和反归一化过程即可。BP算法,误差反向传播(Error Back Propagation, BP)算法。BP算法的基本思想是,学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
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