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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。
利用多线程实现神经网络算法的可视化
【摘 要】
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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
【机 构】
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长江大学计算机科学学院
【出 处】
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长江大学学报(自科版)
【发表日期】
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2005年10期
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