基本介紹
- 中文名:前饋網路
- 外文名:Feedforward network
- 別稱:前饋神經網路
- 歸屬學科:機器學習
- 是:人工神經網路
- 領域:人工智慧
簡介
結構設計
分類
特點
常見前饋神經網路
感知器網路
![圖1 單層感知機 圖1 單層感知機](/img/2/d0b/nBnauMTYwQWZwMzNyIDO5ITNhlDZzYDZmJ2NxQTYwITY0YGNyIDZ2YTMyQzLtVGdp9yYpB3LltWahJ2Lt92YuUHZpFmYuMmczdWbp9yL6MHc0RHa.jpg)
![圖2 多層感知機 圖2 多層感知機](/img/7/110/nBnauUmYwAjMwMDOwY2M3MTMiRWM4QGNzYWMkVTO4M2MzkDZ3EmM0QjMlBzLtVGdp9yYpB3LltWahJ2Lt92YuUHZpFmYuMmczdWbp9yL6MHc0RHa.jpg)
前饋網路一般指前饋神經網路或前饋型神經網路。它是一種最簡單的神經網路,各神經元分層排列。每個神經元只與前一層的神經元相連。接收前一層的輸出,並輸出給下一...
前饋神經網路是一種最簡單的神經網路,各神經元分層排列。每個神經元只與前一層的神經元相連。接收前一層的輸出,並輸出給下一層.各層間沒有反饋。是目前套用最...
《前饋神經網路及其套用》可作為套用數學、計算機科學與技術、信息與通信工程、電氣工程、控制科學與技術等專業高年級本科生、研究生的教材或教學參考書,也可供相關...
到目前為止運用的比較先進的前饋控制技術之一是計畫評審法,或稱網路分析法。它可以預先知道哪些工序的延時會影響到整個工期,在何時會出現何種資源需求高峰,從而採取...
《前饋神經網路分析與設計》是2013年出版的圖書,作者是喬俊飛、韓紅桂。...... 《前饋神經網路分析與設計》是2013年出版的圖書,作者是喬俊飛、韓紅桂。...
卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路(Feedforward Neural Networks),是深度學習(deep learning)的代表算法...
BP(back propagation)神經網路是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學家提出的概念,是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網路,是目前套用最廣泛的神經網路...
神經網路最早由心理學家和神經生物學家提出,由於神經網路在解決複雜問題時能夠提供一種相對簡單的方法,因此近年來越來越受到人們的關注。神經網路模型各種各樣、 各式...
人工神經網路(Artificial Neural Networks,簡寫為ANNs)也簡稱為神經網路(NNs)或稱作連線模型(Connection Model),它是一種模仿動物神經網路行為特徵,進行分散式並行信息...
二進神經網路(Binaiy Neural Networks),二進前向神經網路的簡稱,是輸入與輸出均為二進制的一種人工神經網路,可以精確實現任意給定的布爾函式。二進神經網路主要採用...
bp是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網路,是目前套用最廣泛的神經網路模型之一。...
《神經網路計算》是普通高等教育“十五”國家級規劃教材。《神經網路計算》簡要介紹了幾種常用的人工神經網路的原理、計算方法和套用,包括以BP網路為代表的前饋網路,...
自適應前饋控制(Adaptive feedforward control )是指在沒有人的干預下,隨著運行環境改變而自動調節自身控制參數,根據擾動或給定值的變化按補償原理來工作,以達到最優...
本書包含四個組成部分:導論,監督學習,無監督學習,神經網路動力學模型。導論部 分介紹神經元模型、神經網路結構和機器學習的基本概念和理論。監督學習討論感知機學習 ...
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調控回授網路(Regulatory feedback networks)是利用負反饋來進行推理的類神經網路。回授不是為了最佳學習或是最佳訓練的權重,是用來找到節點的最佳活化方式(optimal ...
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1986年,Rumelhart、Hinton和Williams提出了多層前饋神經網路的學習算法,即BP算法。它從證明的角度推導算法的正確性,是學習算法有理論依據。從學習算法角度上看,是一個...