何時刪除復制構造函數

Question

我正在構建一個簡單的神經網絡，我有兩個主要的類：NeuralNetwork和Level。 我沒有神經元，因為它是一個簡單的前饋，所有單元在一個級別中共享相同的激活功能。

我以這種方式組織了我的關卡：

NeuralNetwork類具有一個級別向量（不是指針，值），可以快速訪問它們，並且Level類的每個對象都有一個指向prec和next級別的指針，一些矩陣和內容。

更為籠統的問題是：對於像Level這樣的雙鏈表組織的類，應該執行哪些復制/移動構造函數/賦值運算符？

• 在next和back指針之后復制整個結構，並返回剛剛復制的對象的距離。

• 復制單個級​​別，使指針next \\ prec指向nullptr，返回僅包含矩陣ecc副本的單個級別。

• 刪除復制構造函數/賦值運算符。

Answer 1

您的課程由您決定。 話雖如此，人們通常希望通用容器（如鏈表）是可復制的。

設計此類時，通常，請問自己以下問題：

• 復制此類意味着什么？
• 復制此類是否有意義？
• 如果復制此類，用戶會感到驚訝嗎？

如果不清楚此類的復制含義，請不要使其可復制。 如果復制該類沒有意義，請不要使其可復制。 如果人們會驚訝地看到該類被復制（請考慮unique_ptr），請不要經過深思熟慮使其成為可復制的。 這些不是硬性規定，它們只是一些思考點，可以幫助您確定合適的方法。

如果您不想復制某些內容，則刪除關聯的運算符確實很有意義（如果沒有其他作用，則用作文檔）。

如果您確實要使您的類可復制，則取決於您如何實現它。 您可以使共享實例在寫入時進行復制，可以進行熱切復制，可以執行任何操作； 這完全取決於您的用戶（包括您）將要發生什么，以及每個用戶的權衡取舍。

Answer 2

“ NeuralNetwork類具有一個級別向量（不是指針，值。），用於快速訪問它們，並且級別Level的每個對象都有一個指向上級和下一級的指針。”

那有點沒有意義。 上一層是*(this-1) ，下一層是*(this+1) 。 這是因為vector連續存儲其元素。 當然，要知道是否存在上一層或下一層是一個很小的挑戰，但是這個問題不會輕易出現。 輸入層是一個特殊層，因為您可以直接設置其值。 所有下一層都可以安全地從上一層提取其輸入，因此不需要任何層將其輸入推送到下一層。

訓練有點困難，因為您需要進行反向傳播，並且需要雙向行走。 但是，在這里，您可以控制輸入和所需的輸出，因此可以顯式地使用layers.front()和layers.back() ，而不會越過它們。

現在，當您復制整個矢量時，每一層都是一個副本，並具有新的this ，但是由於新矢量再次是連續的，因此neigbours的*(this-1) / *(this+1)規則仍然成立。