[科研] | 101级别解释 | Feedforward neural network

转载 已于 2023-03-06 18:08:37 修改 · 202 阅读 · 0 ·
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原文链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network
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#机器学习 #深度学习 #人工智能

于 2023-03-02 18:06:11 首次发布
前馈神经网络（FNN）是一种人工智能模型，其节点间的连接不形成循环，与递归神经网络（RNN）不同。FNN的设计允许信息单向传递，不涉及先前状态的影响，这使得它在某些任务中具有简洁和计算效率高的特点。

直觉解释

  • A feedforward neural network(FNN) is an artificial neural network wherein connections between the nodes do not form a cycle. As such, it is different from its descendant: recurrent neural networks.
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### 关于BP神经网络相关论文的获取 BP神经网络作为经典的人工智能算法之一，在学术界有着广泛的研究和应用。以下是关于如何查找与BP神经网络相关的高质量论文的一些建议： #### 1. **常用数据库** 可以访问一些知名的学术资源网站来检索BP神经网络的相关研究论文，例如： - IEEE Xplore Digital Library：IEEE是一个专注于电气工程、计算机科学及相关学科的重要机构，其平台上有很多关于BP神经网络及其优化方法的文章[^1]。 - ScienceDirect by Elsevier：提供广泛的科学研究文章，涵盖了BP神经网络的基础理论以及实际应用场景分析[^2]。 #### 2. **搜索引擎工具** 利用Google Scholar (https://scholar.google.com/) 是一种非常便捷的方式。只需输入关键词如“Backpropagation Neural Networks”，即可找到大量公开或者付费获取的文献链接[^3]。此外还可以尝试设置过滤条件以缩小范围至最近几年发表的内容或是特定领域内的成果展示。 #### 3. **开放存取平台** 对于希望免费阅读某些高水平期刊上的文章而言，“arXiv”(https://arxiv.org/) 成为了首选之地。这里汇集了许多前沿技术预印本手稿，包括但不限于深度学习框架下改进版BP算法等方面探讨[^4]。 #### 4. **具体推荐几篇可能感兴趣的题目方向如下所示:** - “Improving Generalization Performance of Back Propagation Learning Using Pruning Techniques”: 探讨了通过剪枝技术提高标准BP模型泛化能力的新思路; - "A Comprehensive Study on Activation Functions in Deep Learning": 虽然主要聚焦激活函数但同样涉及到它们在传统三层结构中的角色作用; - Another example could be:"Optimization Methods For Training Large Scale Feedforward Neural Nets", which focuses not only limited to back-prop but also other advanced strategies within this context. 请注意以上仅为示例名称并非真实存在的文档标题, 实际操作时需依据个人需求调整查询关键字组合形式。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_papers(keyword): url = f"https://www.semanticscholar.org/search?q={keyword}&sort=relevance" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') papers = [] for item in soup.select('.result'): title = item.find('h3').text.strip() link = item.find('a')['href'] abstract = item.find(class_='cl-abstract-text').text.strip()[:150]+'...' paper_info={ 'Title':title, 'Link':link , 'Abstract':abstract } papers.append(paper_info) return papers papers=search_papers('back propagation neural networks') for idx,paper in enumerate(papers[:5]): print(f"{idx+1}. {paper['Title']}\n Link:{paper['Link']} \n Abstract:{paper['Abstract']}\n\n") ``` 此段代码展示了如何基于Semantic Scholar API构建简单的爬虫程序自动抓取前五条匹配记录并打印基本信息摘要部分供参考使用者快速浏览决定是否值得深入了解全文内容。 ---
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