# FNN神经网络
神经网络是一种模拟人脑的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和信息传递，实现对输入数据的处理和分析。FNN（Feedforward Neural Network）是一种最常见的前馈神经网络，也被称为多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）。
## FNN神经网络的结构
FNN神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收输入数据，隐藏层负责处理和传
原创
2023-09-18 15:45:11
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finetune 就是微调的意思，那为什么要微调呢，为什么不能自己重新训练一个网络呢？ 因为我们没呢么多样本，没那么高超的技术使神经网络合理且有用，因此我在训练好的模型的基础上只训练其中一个或几个层，而把其他层的参数都冻结起来。一个正确的训练好的神经网络应该是什么样的呢？ 如果将神经网络中的所有过滤器都可视化的话，可以发现，由低到高实际上是不断组合，不断得到更高层次抽象的过程，例如一开始只是一些颜
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2023-08-20 08:32:58
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分别对调速，调压，综合系统加入FNN控制器，使PID的输出达到最小值。其中
原创
2022-10-10 15:27:51
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使用Matlab工具箱创建神经网络时，需要用到newff函数，但若使用旧版本的newff函数，会出现下面的警告：>> net = newff( minmax(input) , [10 3] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx') ; %旧版本Warning: NEWFF used in an obsolete way. 一、新旧版本new
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2023-07-24 09:35:56
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numpy神经网络实现（3层） 神经网络结构图 本次代码的输出为恒等输出，没有经过如softmax函数的修正。'''
numpy中*表示对应位置相乘，dot为矩阵乘法
'''
import numpy as np
A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
B=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
print(np.dot(A,B))
#神经网络内积(此处省
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2023-06-16 14:30:39
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魏老师学生——Cecil：学习卷积神经网络CNN之旅 池化层（存在于连续的卷积层中间）压缩减少特征数量的两种策略全连接层BN层BN训练步骤BN层优缺点实例化总结 池化层（存在于连续的卷积层中间）主要功能：通过逐步减小表征的空间尺寸来减小参数量和网络中的计算，提取重要特征，删除冗余的噪音特征信息。池化层在每个特征图上独立操作。作用：压缩数据和参数量，减小过拟合。压缩减少特征数量的两种策略Max P
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2024-01-11 11:57:13
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1、模糊神经网络原理 模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks，FNN）具有高鲁棒性、高学习性以及高自适应性等特点。 模糊神经网络由输入层、模糊化层、模糊推理层和清晰化层组成，拓扑结构图如下图所示。 第一层:输入层。对应于模型的输入 &nb
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2023-07-29 19:54:12
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主要介绍为什么要引入RNN，RNN是什么，它有什么应用，以及其变体和优缺点。
FNN定义FNN（Feedforward Neural Network），即前馈神经网络，它是网络信息单向传递的一种神经网络，数据由输入层开始输入，依次流入隐藏层各层神经元，最终由输出层输出。其当前的输出只由当前的输入决定，任何层的输出都不会影响同级层。 以上图所示的神经网络
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2023-10-24 11:03:59
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神经模糊技术的智能过程控制本篇论文中采用由等效的四层链接网络构成的神经模糊控制器(NFC)作为过程反馈的控制器，利用学习算法，NFC能够学习通过更新模糊规则和隶属函数来自适应地控制过程。本篇用NFC及MNN实现对开环不稳定非线性CSTR的直接自适应控制。 NFC神经网络：分析：NFC神经网络分为四层；第一层：输入层，X1是变换过程输出误差；X2是变换后的误差变换。第二层：语言层，用高斯函
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2023-11-08 23:38:06
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原创
2023-02-27 21:15:27
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1、前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP
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2023-09-04 16:01:16
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原创
2023-02-27 21:40:24
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神经网络一、人工神经网络人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),基本思想是模拟人脑的神经网络进行机器学习人工神经 is 深度学习的基础简称为神经网络或神经计算1. 神经网络结构是一种仿生的方法，科研适应复杂模型的启发式学习技术2. 一个神经元的结构神经元的结构包括植入值（x1,x2,…,xn）,权重（w1,w2,…,wn）以及偏移量b。输出值为$y = f(\s
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2023-08-11 19:50:17
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卷积神经网络在几个主流的神经网络开源架构上面都有实现，我这里不是想实现一个自己的架构，主要是通过分析一个最简单的卷积神经网络实现代码，来达到进一步的加深理解卷积神经网络的目的．具体的怎么使用这里就不用说了，这里都有介绍，我只是分析一下这个代码的实现过程并解析代码，梳理一下神经网络是怎么使用的和构造原理．一般的神经网络主要包含几个步骤：准备滤波器。卷积层：使用滤波器对输入图像执行卷积
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2023-09-26 10:48:27
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我对源代码做了大量的注解，希望有助于大家理解#coding:utf-8
#与文章 中的步骤搭配使用
#该模型具有泛用性，即可以添加任意多的隐藏层，但需要修改train部分代码来连接新加入的层和原有的层，使其能够正常地向前和向后传递
import random
import math
# 参数解释：
# "pd_" ：偏导的前缀
# "d_" ：导数的前缀
# "w_ho" ：隐
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2023-07-20 16:23:53
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BP神经网络（python代码） 神经网络是深度学习的基础。个人理解神经网络就是可以拟合任何一种广义线性模型的结构，本文主要记录python代码的学习笔记。BP神经网络原理（待补充，可以详见《数据挖掘概念与技术》P258页）伪代码：代码中使用的随机梯度下降，伪代码是使用整体数据做梯度下降。
[python]
view plain
 
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2023-06-29 22:28:38
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第三章分析写出网络结构前向传播测试集判断 分析写出网络结构class Network:#定义一个神经网络对象
def __init__(self,sizes):#初始参数，sizes是每层的神经元个数
self.sizes=sizes
self.num_layers=len(sizes)
self.biases=[np.random.ran
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2023-09-19 23:08:11
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LSTM和GRU目前被广泛的应用在各种预测场景中，并与卷积神经网络CNN或者图神经网络GCN这里等相结合，对数据的结构特征和时序特征进行提取，从而预测下一时刻的数据。在这里整理一下详细的LSTM/GRU的代码，并基于heatmap热力图实现对结果的展示。一、GRUGRU的公式如下图所示： 其代码部分：class GRU(torch.nn.Module):
def __init__
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2023-08-06 12:56:42
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2023-03-01 12:43:12
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????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文内容如下：??? ⛳️赠与读者??做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得
