前饋神經網路

前饋神經網路（ffnn）：由乙個輸入層，一到多個隱藏層，有乙個輸出層組成。資料通過網路一層層向後傳遞，直到輸出層，之間沒有反饋迴路。

前饋神經網路可得到的函式：

1、有乙個隱藏層的網路，可形成任意乙個連續函式

2、有倆個及以上的隱藏層，可形成任意函式，包括連續函式和離散函式

說明：設計乙個計算函式的網路，是無法確定網路有多少層，每層有多少神經元；一般是根據經驗設計的，對於新手，還是有些技巧可言掌握的

神經網路設計技巧：

1、想象任何函式都是可以通過做有限次的加法計算得到

2、對於乙個複雜函式，若隱藏層的神經元太少，則一般不能得到較準確的值，即欠擬合

3、對於乙個簡單函式，若隱藏層的神經元太多，則一般會出現過擬合的情況，浪費了時間和空間

4、輸入層可以通過輸入的（特徵）數量確定，比如：計算函式c=a+b+c，則輸入層有三個神經元

5、輸出層可以通過輸出的數量確定

前饋神經網路 神經元

引言 人工神經網路 artificial neutral network 是受生物神經網路啟發而開發，由神經元連線組成的網路狀機器學習模型。其中，前饋神經網路 feedforward neural network 多層感知機 multilayer perceptron，mlp 是最具代表的神經網路，...

前饋神經網路（matlab例項）

前饋網路也稱前向網路。這種網路只在訓練過程會有反饋訊號，而在分類過程中資料只能向前傳送，直到到達輸出層，層間沒有向後的反饋訊號，因此被稱為前饋網路。感知機 perceptron 與bp神經網路就屬於前饋網路。對於乙個3層的前饋神經網路n，若用x表示網路的輸入向量，w1 w3表示網路各層的連線權向量，...

深度學習 前饋神經網路

神經元模型，由兩部分組成。一部分將訊號進行累加，得到得分函式，還有偏置項 bias 相當於函式的截距項或者常數項。z bias i 1mxi wi i 0m xiwiz bias i 1mxi wi i 0m xiwi 第二部分是啟用函式，這是神經元的關鍵，通常使用某類啟用函式，就稱為某類神經元。如...