Final有什么特点?

博客介绍了final修饰符在编程中的作用。final修饰的属性为常量,修饰的方法不可重写,修饰的类不可被继承,这些特性在编程中十分重要。

final修饰的属性是常量;
final修饰的方法不可以重写;
final修饰的类不可以继承。

### 人工神经网络的主要特点 #### 非线性特性 人工神经网络具备处理非线性关系的能力。自然界中的许多现象都是非线性的,大脑的智慧同样是一种非线性表现。当输入信号达到一定阈值时,人工神经元会从抑制状态转变为激活状态,这一过程体现了非线性动态变化[^3]。 #### 并行分布式处理能力 该类模型采用了并行分布式的计算模式,这不仅提高了数据处理的速度,还增强了系统的稳定性和效率。由于信息被均匀地分布在各个节点之间,在面对大规模的数据集时也能保持高效的运算速度[^4]。 #### 学习与自适应机制 人工神经网络拥有自我调整权重参数的学习算法,使其能够在未知环境中不断优化自身的性能。即使对于那些事先未定义规则的任务,也可以通过训练样本逐步提高预测精度和泛化能力。 #### 容错性强 所有的定量或定性知识都被存储在网络内部的不同位置上,因此即便部分组件失效也不会影响整体功能。这种冗余设计赋予了人工神经网络良好的抗干扰能力和可靠性。 ```python import numpy as np class NeuralNetwork: def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes): self.input_nodes = input_nodes self.hidden_nodes = hidden_nodes self.output_nodes = output_nodes # 初始化权重矩阵 self.weights_input_hidden = np.random.randn(self.hidden_nodes, self.input_nodes) self.weights_hidden_output = np.random.randn(self.output_nodes, self.hidden_nodes) def forward_pass(self, X): """前向传播""" hidden_inputs = np.dot(self.weights_input_hidden, X.T).T hidden_outputs = sigmoid(hidden_inputs) # 应用了非线性激活函数 final_inputs = np.dot(self.weights_hidden_output, hidden_outputs.T).T outputs = sigmoid(final_inputs) return outputs def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) ```
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