聊聊虚函数
时间: 2023-08-28 17:12:55 浏览: 62
虚函数是C++中的一个重要概念。它是一种在基类中声明的函数,可以被派生类重写,并且在运行时动态绑定。这意味着,在运行时,程序会根据对象的实际类型来调用相应的函数,而不是在编译时根据变量或指针的类型来确定调用的函数。
在C++中,虚函数使用关键字“virtual”来声明。例如:
```
class Shape {
public:
virtual void draw() {
std::cout << "Drawing a shape\n";
}
};
class Circle : public Shape {
public:
void draw() override {
std::cout << "Drawing a circle\n";
}
};
int main() {
Shape* shape = new Circle();
shape->draw(); // 调用 Circle 类的 draw() 函数
delete shape;
return 0;
}
```
在这个例子中,Shape类中的draw()函数是虚函数。它被Circle类重写,因此当我们使用指向Circle对象的Shape指针调用draw()函数时,将调用Circle类的版本。
虚函数的好处在于,它允许我们通过基类指针或引用来访问派生类对象的成员函数,从而实现多态和动态绑定。这在面向对象编程中非常有用,因为它提供了更灵活、可扩展的代码结构。
相关问题
通俗聊聊损失函数中的
损失函数是在机器学习中用来衡量模型预测结果与实际值的差异的一种函数。它的作用是衡量模型在训练过程中的表现,并帮助模型进行参数调整以最小化预测误差。通俗地说,损失函数就像是机器学习的“指挥棒”,指导模型朝着更好的方向前进。
损失函数有多种类型,常见的包括均方误差(Mean Squared Error,简称MSE)、交叉熵(Cross Entropy)等。不同的损失函数适用于不同的任务和模型,选择合适的损失函数可以提高模型的性能。
以均方误差(MSE)为例,它是回归任务中常用的损失函数。它计算了模型预测值与实际值之间的差异的平方,并求取平均值。这样做的好处是可以放大较大的误差,并降低较小的误差对整体损失的影响,从而更加关注预测结果的准确性。
聊聊transformer
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构,最早由Google提出。它在自然语言处理中应用广泛,如机器翻译、文本生成、问答系统等。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)相比,Transformer具有以下优点:
1. 不受序列长度的限制,可以处理任意长度的输入序列。
2. 可以并行计算,加速训练和推理过程。
3. 自注意力机制可以捕捉序列中的长程依赖关系,提高模型的准确性。
Transformer由编码器和解码器两个部分组成,分别用于编码输入序列和生成输出序列。编码器和解码器都由多层自注意力和全连接层组成。自注意力机制通过对输入序列中不同位置的信息进行加权,使得网络能够更好地理解输入序列的语义信息。全连接层则用于将自注意力层的输出进行线性变换和非线性变换,最终生成编码器和解码器的输出。
总的来说,Transformer是一种非常强大的模型,可以处理自然语言处理中的各种任务,并且可以通过调整层数和参数量来平衡模型的准确度和计算效率。