61、基于并行计算与降维技术的神经网络与天线建模优化

基于并行计算与降维技术的神经网络与天线建模优化

1. 并行神经网络模拟与性能分析

在神经网络模拟领域，并行神经网络（PNN）和串行神经网络（SNN）是两种重要的类型。研究人员对由多个顺序神经网络组成的 PNN 进行了测试，主要从训练时间和准确性两个方面进行评估，并与 SNN 进行对比。

1.1 PNN 与 SNN 性能对比

网络类型	时间效率	准确性
PNN	高，训练所需时间相对较少	不足，在准确性上有待提高
SNN	低，训练耗时较长	高，在实际应用中准确性表现更优

PNN 在时间效率上表现出色，这得益于其并行计算的特性。然而，在准确性方面，PNN 仍存在不足。不过，通过一些优化手段，如调整学习率，PNN 的时间效率优势更加明显。但在准确性问题得到解决之前，SNN 在实际应用中更具优势。

1.2 Golang 在并行神经网络模拟中的可行性

Golang 作为一种编程语言，在并行神经网络模拟中展现出了良好的可行性。数据并行性被证明是一种高效的并行化策略，结合 Golang 的并发原语，并行神经网络的实现代码编写速度与串行实现相当。这是因为 Golang 的并发原语为多线程编程提供了简单的解