27、扩展架构开发：神经网络系统的深度优化与功能拓展

扩展架构开发：神经网络系统的深度优化与功能拓展

在神经网络（NN）系统的开发中，为了提高系统的性能、灵活性和可扩展性，我们需要对现有的架构进行扩展。本文将详细介绍如何对基因型模块、形态模块、训练器模块、外自我模块和景观模块进行修改和开发，以实现一个更强大的神经网络系统。

1. 修改基因型模块

Ets表为我们提供了一种高效的存储和检索术语的方法，特别是在需要访问表中的随机术语时，使用ets会更好。以下是对 genotype.erl 进行的快速修改，以从列表切换到ets：

save_genotype(FileName,Genotype)->  
    TId = ets:new(FileName, [public,set,{keypos,2}]),  
    [ets:insert(TId,Element) || Element <- Genotype],  
    ets:tab2file(TId,FileName).  

save_to_file(Genotype,FileName)->  
    ets:tab2file(Genotype,FileName).  

load_from_file(FileName)->  
    {ok,TId} = ets:file2tab(FileName),  
    TId.  

read(TId,Key)->  
    [R] = ets:lookup(TId,Key),  
    R.  

write(TId,R)->  
    ets:insert(TId,R).  

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