神经元PID 文章目录神经元PID单神经元结构学习规则无监督Hebb学习有监督Delta学习有监督Hebb学习神经元PID控制过程输入更新连接权值更新、归一化输出更新代码实现和展示主程序子函数——连接权值更新（使用有监督Hebb学习规则）子函数——连接权值归一化子函数——目标输出设置子函数——控制对象设置运行结果展示运行结果展示未完待续 ~ ~ 单神经元结构，若该神经元为多元组成网络中某一层（输入
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2023-11-06 21:21:34
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前段时间学习了基于神经网络的智能控制，这周就把单神经元PID控制器应用于转速电流双闭环直流调速系统 双闭环直流调速系统的动态数学模型如下图所示： 外环为转速环，内环为电流环。本次转速调节器采用基于单神经元的PID控制器，其参数由单神经元自学习调整得到，从而克服系统运行过程中各种不利因素对系统所造成的影响，以达到较好的控
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2024-01-12 15:21:05
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1.引子神经元大家可能都很熟悉，但让大家失望的是，其实虽然说是神经元，我觉得理解为我们人类的记忆方式更好，而且人类的记忆是和神经元有密切关系的。在说单神经元之前，先说件事，一件体验过大学期末的同学肯定都知道的事，就是临近期末，我们在最后几节课肯定都会划重点，而后我们就会把最后一周几乎所有的时间都会放在那些重点知识上面，然后到考试的时候就是那些知识我们记得最牢的时候；然后放假了，你玩了几周可能就发现
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2024-01-31 15:27:08
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0.0 写在前面的话 这是一篇我在学习PID控制算法的过程中的学习记录。在一开始学习PID的时候，我也看了市面上许多的资料，好的资料固然有，但是更多的是不知所云。（有的是写的太过深奥，有的则是照搬挪用，对原理则一问三不知）这一直让我对PID摸不着头脑。所以我打算从0开始去一层层学习它，直到自己掌 ...
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2021-08-13 11:37:00
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0.0 写在前面的话 这是一篇我在学习PID控制算法的过程中的学习记录。在一开始学习PID的时候，我也看了市面上许多的资料，好的资料固然有，但是更多的是不知所云。（有的是写的太过深奥，有的则是照搬挪用，对原理则一问三不知）这一直让我对PID摸不着头脑。所以我打算从0开始去一层层学习它，直到自己掌 ...
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2021-08-13 11:37:00
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摘要：本文从工程实践的角度出发设计了一个将神经元网络与PID结合的单神经元PID控制器，在设计过程中详细说明该控制器的算法及自适应整定的特点并且对比与PID控制器。本文首先介绍了PID控制和智能控制并简介了他们的发展及应用，接着点明了本文的实验目标及内容。本文对单神经元的PID控制器进行了详细的理论描述和公式推导，并且用S函数实现。本文建立了水箱液位控制系统的数学模型并推导出其传递函数，并且基于M
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2024-04-09 21:46:23
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单神经元网络
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2018-12-05 11:50:00
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神经元学说的历史http://slx.yau.edu.cn/info/1106/1401.htm神经学界的神经科学巨星。神经元分类：按突起分类： 假单极神经元pseudounipolar neuron、双极神经元bipolar neuron、多级神经元multipolar neuron。按功能分类：感觉神经元sensory neuron、运动神经元、中间神经元 感觉神经元sensory neu
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2023-07-20 12:12:55
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本节主要内容：不用大脑做类比的快速简介单个神经元建模生物动机和连接作为先行分类器的单个神经元常用的激活函数快速简介： 在不诉诸大脑的类比的情况下，依然是可以对神经网络算法进行介绍的。在线性分类一节中，在给出图像的情况下，是使用s=Wx来计算不同视觉类别的评分，其中W是一个矩阵，x是一个输入列向量，它包含了图像的全部像素数据。在使用数据库CIFAR-10的案例中，x是一个[10x3072]的矩阵，
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2023-12-02 17:08:56
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一、神经元1.引子 对于神经元的研究由来已久，1904年生物学家就已经知晓了神经元的组成结构。一个神经元通常具有多个树突，主要用来接受传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢跟其他神经元的树突产生连接，从而传递信号。这个连接的位置在生物学上叫做“突触”。人脑中的神经元形状可以用下图做简单的说明： 神经元 2.结构 神经元模
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2024-04-02 11:08:33
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1、LSTM和attention在机器翻译领域的应用： 全面解析RNN,LSTM,Seq2Seq,Attention注意力机制：这篇文章很好的讲解了简单的Seq2Seq模型是怎样的，以及怎么利用LSTM做翻译，以及如何在Seq2Seq中引入attention进行计算的，感觉算是Seq2Seq比较好的一个入门。
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2024-05-22 20:50:22
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最近开始啃LSTM，发现BPTT这块还是不是很清晰，结合RNN，把这块整理整理RNN前馈神经网络（feedforward neural networks）如下图所示（这块内容可见我的博客神经网络BP算法）： 假设我们的训练集只有一个实例（x(1),y(1)），我们的神经网络是一个三层的神经网络，即隐藏层只有1层。 以中间层神经元Sj，(j=1,2)为例，它只模仿了生物神经元所具有的三个最基本也
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2024-03-26 11:05:51
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序最近想实现一下PID神经网络，但是书籍和博客都令人头疼，主要是卡在误差反向传播的计算过程中。找一篇通俗易懂的文章实在不易，最终，只能自己静下心，仔细琢磨。只要每一步在逻辑上都是合理的，我们有理由相信能够得到正确的结果。抱着这样的心态，由浅入深，来实现一下。一、网络结构定义简单起见，假设一个受控系统单输入 单输出 ，使用一个PID神经网络来作为控制器，使得系统输出达到目标值 。其中，和分别为输
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2023-08-18 16:10:47
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传送门神经网络神经网络的三个主要构成神经元单神经元网络PID控制算法增量式位置式神经元的输入神经元网络的输出u(k)神经元激励函数
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2023-07-07 20:27:26
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M-P模型什么是M-P模型 所谓M-P模型，其实是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型。简单点说，它是对一个生物神经元的建模。 生物神经元的结构在谈M-P模型的内容之前，我们先得了解一下人脑中的神经元的结构，然后再研究M-P对人脑的神经元是如何建模的。右图是一张生物神经元的简化示意图。
神经元在结构上由细胞体、树突、轴突和突触4部分组成。（1）细胞体细胞体是神
目录一. 神经网络简介二. 误差逆传播（error Back Propagation，BP ）算法三. python代码实现四. 参考 一. 神经网络简介神经网络式由具有适应性的简单单元组成的广泛并行交互的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。神经网络最基本的单元是神经元。早在1943年 McCulloch 和 Pitts将生物神经元抽象成
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2024-05-09 10:42:08
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1、网络层数 大部分单个隐藏层即可 2、输入层神经元个数 输入变量的个数通常都是由问题的外部描述所确定的。例如，如果有4个外部变量作为网络的输入，那么网络就有4个输入。但是，这是不是意味着输入层的神经元个数就为4呢？答案是否定的! 因为每个神经元的输入可以有无数个，所以，通常当输入变量较多的时候，输入层神经元个数是明显的少于输入变量的个数的!3、隐藏层神经元个数 较多的隐藏层神经元
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2023-10-17 20:32:30
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【官方双语】深度学习之神经网络的结构 Part 1 ver 2.0_哔哩哔哩_bilibiliIntroduction:在这个视频中我们讲解的神经网络是非常原始的多层神经网络MLP。在这里，一个神经元就是一个圈圈，叫做Neuron，可以理解为装在一个数字的容器（目前），从（0-1）。神经元：拿一张图片举例，如果我们有一张28X28的灰度图，把它们拍扁就成了神经网络的第一层。如下图所示，第一层784
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2023-11-07 08:23:15
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1.神经元模型：神经元模型是神经网络中最基本的成分。这里先介绍M-P神经元模型（M-P代表的是McCulloch and Pitts，名字）：神经元接受来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递。总输入值（已经加权之后）与阈值θ进行比较，通过一个激活函数（比如sigmoid）产生超过阈值为“1”，否则为“0”的输出2. 感知机：感知机（Perceptron）是由两层
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2024-05-09 10:40:38
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本文详细的介绍了神经网络的模型、工作方式等基本原理，针对Iris数据集，给出了使用Matlab实现的BP神经网络算法和C# AForge框架实现的BP神经网络程序，最后对影响神经网络性能的各项参数进行了对照分析。
神经网络编程入门本文主要内容包括：1、 介绍神经网络基本原理2、 Matlab 实现前向神经网络的方法3、 AForge.NET实现前向神经网
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2023-12-05 08:53:19
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