我一直在尝试使用C++中的神经网络来实现播放和学习井字游戏的网络。我遇到并且一直想知道的问题是，一旦结束计划/培训，如何保持网络的“记忆”或学到的技能完整无缺？目前，它会随着您的演奏而学习，但是一旦我关闭程序并重新启动它，它就会开始学习。这又是愚蠢的。我如何解决这个问题，以及其他大型神经网络如何解决这个问题？
最佳答案
神经网络的内存存储在其连接权重中。如果要防止它忘记它学到的知识，则需要在文件或数据库中序列化这些权重。
我一直在尝试使用C++中的神经网络来实现播放和学习井字游戏的网络。我遇到并且一直想知道的问题是，一旦结束计划/培训，如何保持网络的“记忆”或学到的技能完整无缺？目前，它会随着您的演奏而学习，但是一旦我关闭程序并重新启动它，它就会开始学习。这又是愚蠢的。我如何解决这个问题，以及其他大型神经网络如何解决这个问题？
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神经网络的内存存储在其连接权重中。如果要防止它忘记它学到的知识，则需要在文件或数据库中序列化这些权重。