Question

我正在尝试实现神经网络，每个神经元都需要引用其他神经元。我一直试图通过原子实现这个引用。

考虑代码

(def neuron1 {:connections [(atom 0)])
(def neuron2 {:connections [(atom neuron1)]})

(update-in neuron1 [:connections 0] #(reset! % neuron2))

最后一次会破坏筹码。

因此，似乎原子包含其内容，而不仅仅是引用它们。

如果我想传递等效的指针，我该怎么办？我是否必须使用功能，如

(def neuron1 {:connections [(fn [] neuron2)]})

并调用它，而不是使用原子并取消引用它？

Answer 1

你的代码很好。你正在吹嘘堆栈的原因是你在REPL上运行update-in命令，导致它打印结果。由于每个神经元都嵌套在另一个神经元中，因此print语句遇到堆栈溢出。尝试将update-in命令包含在另一个语句中，例如（type），或者在另一个函数中运行它。

Answer 2

WolfeFan已经回答了问题“为什么是stackoverflow”。就指针/参考类型的特征而言，您可以将var（它与神经元绑定）存储在原子中，而不是神经元对象本身。此外，我建议将连接作为向量的原子而不是单个连接作为原子，因为大多数情况下你可能会从多个线程修改连接对象。

示例：

(def neuron1 {:connections (atom [])})
(def neuron2 {:connections (atom [#'neuron1])})

(update-in neuron1 [:connections] #(swap! % conj #'neuron2))

当您需要获取连接的神经元时，您需要使用var-get：

(-> neuron1 :connections deref (get 0) var-get)

Vars本身是线程安全的，要更改var的根绑定，你需要使用alter-var-root这是一个原子操作。

Answer 3

如果你想使用简单的Clojure数据结构，最好不要忘记细粒度使用原子。相反，制作一个巨大的地图来代表整个网络，可能就像：

(def ann {1 {:connections [1 2 3] :weights [0.1 -0.3 0.5] :state 0.3} 2 {:connections [1 2 3] :weights [0.1 -0.3 0.5] :state 0.13} 3 {:connections [2 3] :weights [0.5 0.2] :state 0.31}})

然后使用update-in等来更新节点。使所有更新函数都采用不可变数据结构，因为这将使测试更容易。

现在肯定有比这更好的方法。你最好看看@mikera用矩阵做什么。

或者，如果你想要异步，你可以使用Lamina或新的Plumbing / Graph库。

Clojure有变量引用吗？

3 个答案: