如何使用 TensorFlow 构建一个简单的前馈神经网络进行图像分类
TensorFlow 是一个广泛使用的深度学习框架，它简化了神经网络的构建和训练过程。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 TensorFlow 构建一个简单的前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）来进行图像分类。我们将逐步讲解从数据准备、模型构建、训练到评估的整个过程。 1. 准备工作 首先...
【YOLOv8改进】MSFN(Multi-Scale Feed-Forward Network):多尺度前馈网络
摘要 摘要——高光谱图像（HSI）去噪对于高光谱数据的有效分析和解释至关重要。然而，同时建模全局和局部特征以增强HSI去噪的研究却很少。在本文中，我们提出了一种混合卷积和注意力网络（HCANet），该网络结合了卷积神经网络（CNN）和Transformers的优势。为了增...
【chatgpt问答记录】前馈神经网络
前馈神经网络[Q/A] Q：什么是前馈神经网络？就是指网络的前向传播嘛？ “前馈神经网络”（Feedforward Neural Network）通常指的是具有多个隐藏层的神经网络模型，其中信息从输入层经过一系列的前向传播操作传递到输出层。前馈神经网络是最基本的神经网络类型，也是最常见的神经网络架构之一。 在前馈神经网络中，信息在网络中单向流动，从输入...
Transformer：Attention机制、前馈神经网络、编码器与解码器
Transformer中的Attention机制 一、引言 在自然语言处理领域，Transformer模型已经成为了主流的深度学习架构。凭借其强大的处理能力和高效的性能，Transformer在许多NLP任务中都取得了显著的成果。而在Transformer模型中，Attention机制起到了至关重要的作用。 二、Transformer中的Attention机制 1...
Transfomer编码器中自注意力机制、前馈网络层、叠加和归一组件等讲解（图文解释）
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深度学习/花书:第六章(深度前馈网络)
一：相关概念二：主要流程三：线性问题四：非线性问题五：激活函数-隐藏单元导数：sigmoid----y(1-y)、tanh----1-y的平方，其中y就是对应的激活函数。六：激活函数–输出单元七：损失函数八：反向传播例子：https://blo...
前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石
本文深入探讨了前馈神经网络（FNN）的核心原理、结构、训练方法和先进变体。通过Python和PyTorch的实战演示，揭示了FNN的多样化应用。作者TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师&#...
【MATLAB第62期】基于MATLAB的PSO-NN、BBO-NN、前馈神经网络NN回归预测对比
【MATLAB第62期】基于MATLAB的PSO-NN、BBO-NN、前馈神经网络NN回归预测对比 一、数据设置 1、7输入1输出2、103行样本3、80个训练样本，23个测试样本 二、效果展示 NN训练集数据的R2为：0.73013 NN测试集数据的R2为：0.23848 NN训练集数据的MAE为：3.0122 NN测试集数据的MAE为：4.4752 NN训练集数据的MAPE为：0...
基于粒子群优化和引力搜索混合优化算法改进的前馈神经网络（Matlab代码实现）
💥1 概述本文利用粒子群优化（PSO）和引力搜索算法（GSA）的混合体，称为PSOGSA，用于训练前馈神经网络（FNN）。该算法应用于众所周知的鸢尾花数据集。该程序是一个改进的前馈神经网络，使用称为PSOGSA的混合算法。文献来源： 肤色识别...
用于自适应识别和控制的前馈神经网络与在线顺序学习算法（Matlab代码实现）
💥1 概述包含用于实现在线顺序学习算法、元认知神经网络和用于自适应识别和控制的前馈神经网络的代码。这些方法还用于解决分类和时间序列预测问题。📚2 运行结果 🎉3 参考文献[1]谭永红.基于BP神经网络的自适应控制[J].控制理论与应用,1994(01):84-88.👨💻4 Matlab代码主函数部分代码...
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