28、扩展神经网络架构：实现与挑战

最新推荐文章于 2025-11-30 21:02:27 发布

ios99

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分类专栏：探索Erlang神经进化：从基础到实践文章标签：神经网络 XOR操作 Erlang

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扩展神经网络架构：实现与挑战

1. 引言

在神经网络系统的开发中，为了实现学习算法，我们需要对现有的架构进行扩展。本文将详细介绍对 cortex、neuron、sensor 和 actuator 模块的修改，以及如何编译和测试这些模块以模拟 XOR 操作。

2. 修改 cortex 模块

2.1 功能概述

cortex 元素仍然作为传感器和执行器的同步器，但现在还会跟踪累积的适应度分数、HaltFlag 状态以及 sense - think - act 循环的次数。

2.2 代码实现

-module(cortex).  
-compile(export_all).  
-include(“records.hrl”).  
-record(state,{id,exoself_pid,spids,npids,apids,cycle_acc=0,fitness_acc=0,endflag=0,status}).  

gen(ExoSelf_PId,Node)->  
    spawn(Node,?MODULE,prep,[ExoSelf_PId]).  

prep(ExoSelf_PId) ->  
    {V1,V2,V3} = now(),  
    random:seed(V1,V2,V3),  
    receive  
        {ExoSelf_PId,Id,SPIds,NPIds,APIds} ->  
            put(start_time,now()),  
            [S