深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总

已于 2025-01-01 20:30:40 修改
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分类专栏： 深度学习笔记 文章标签： 深度学习 笔记 神经网络 人工智能
于 2024-11-22 15:00:00 首次发布
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大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播，以及前馈神经网络与反馈神经网络。

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文章目录

前向传播与反向传播

前向传播（Forward Propagation）

前向传播是将输入数据从输入层依次通过神经网络的各个隐藏层，最后输出预测结果的过程。该过程用于计算网络的预测结果，以及在训练过程中计算损失函数值。它的基本步骤如下：

  1. 输入数据：将输入数据传递给神经网络的输入层。
  2. 线性变换：在每一层中，神经元接收前一层输出的线性组合（加权求和），计算公式为：
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小议前馈神经网络（Feedforward Neural Network ）
大脸猫的博客
02-28 3062
目录 定义 01 多层感知机（MLP）介绍 02 深度神经网络的激活函数 Sigmoid激活函数 Tanh激活函数 LReLU激活函数 03 深度神经网络的损失函数 均方误差损失函数 交叉熵损失函数 04 多层感知机的反向传播算法 05 神经网络的训练技巧 Data Augmentation 参数初始化 学习率 Dropout原理 Batch Normalization原理 Regularizations（正则化） Model Ensemble（模型集成） 06信息传.
深度学习笔记——卷积神经网络CNN
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本文详细介绍面试过程中可能遇到的卷积神经网络CNN知识点。
CNN学习（4）：前馈神经网络FNN、多层感知机MLP和反向传播推导
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前馈神经网络FNN、多层感知机MLP和反向传播推导
前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）
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前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）是最基本的一种人工神经网络结构，它由多层节点组成，每层节点之间是全连接的，即每个节点都与下一层的所有节点相连。前馈神经网络的特点是信息只能单向流动，即从输入层到隐藏层，再到输出层，不能反向流动。前馈神经网络因其结构简单、易于实现以及强大的数据处理能力，在商业领域有着广泛的应用。以下是一些主要的商业应用场景：在Python中，最常见的是通过使用深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。这些框架提供了构建、训练和测试FNN的
前馈神经网络（Feedforward neural network）
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前馈神经网络，是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。是应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。研究从20世纪60年代开始，理论研究和实际应用达到了很高的水平。
【神经网络】前向型神经网络（Feedforward Neural Networks）
Ono_bing的博客
07-02 1577
前向型神经网络（Feedforward Neural Networks） M-P模型 n个输入，n个权值，θ\thetaθ为阈值 S=∑i=1nwixi−θS=\sum_{i=1}^n{w_ix_i-\theta}S=∑i=1n​wi​xi​−θ，φ(⋅)\varphi(·)φ(⋅)为非线性函数 输出为：y=φ(S)=φ(∑i=1nwixi−θ)y=\varphi(S)=\varphi(\sum_{i=1}^n{w_ix_i-\theta})y=φ(S)=φ(∑i=1n​wi​xi​−θ) w1w2..
【漫话机器学习系列】060.前馈神经网络（Feed Forward Neural Networks, FFNN）
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01-24 1176
前馈神经网络是一种最基本的人工神经网络结构，是深度学习的基础。数据从输入层开始，依次经过隐藏层，最终传递到输出层，不存在任何循环或反馈。其名称中的“前馈”指的是数据只在网络中向前传播。前馈神经网络是深度学习中最基础的网络结构。尽管其原理简单，但可以通过堆叠多个隐藏层捕获复杂模式。配合优化算法和激活函数，前馈神经网络能在多种任务中表现出色，是深入理解其他神经网络（如卷积神经网络、循环神经网络）的重要基础。
深度学习笔记——生成对抗网络GAN
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本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。
深度学习笔记——模型部署
haopinglianlian的博客
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本文简要概括模型部署的知识点，包括步骤和部署方式。
深度学习笔记——循环神经网络RNN、LSTM、GRU、Bi-RNN
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前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）----最早发明的简单人工神 经网络
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前馈神经网络的示例： 第0 层叫输入层，最后一层叫输出层，其它中间层叫做隐藏层。整个网络中无反馈，信号从输入层向输出层单向传播，可用一个有向无环图表示 。（每一层的神经元可以接收前一层神经元的信号，并产生信号输出到下一层） 前馈神经网络也经常称为多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）。 ...
AI算法05-前馈神经网络Feedforward Neural Network | FNN
yangguangjiujiu99的专栏
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前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是神经网络中最基本和经典的一种结构，它在许多实际应用场景中有着广泛的使用。在本节中，我们将深入探讨FNN的基本概念、工作原理、应用场景以及优缺点。前馈神经网络是一种人工神经网络，其结构由多个层次的节点组成，并按特定的方向传递信息。与之相对的是递归神经网络，其中信息可以在不同层之间双向传递。结构特点： 由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成。信息流动： 信息仅在一个方向上流动，从输入层通过隐藏层最终到达输出层，没有反馈循环。
机器学习中的feedforward神经网络
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在一个典型的feedforward神经网络中，数据从输入层进入网络，通过一系列的中间层（也称为隐藏层）的非线性变换，最终到达输出层。它是一种前向传播的网络结构，其中信息沿着网络的层次结构单向传播，没有反馈连接。然后，在反向传播中，使用梯度下降等优化算法来调整网络中的权重，以最小化损失函数。在每个神经元中，输入信号通过加权求和的方式进行线性组合，然后通过一个非线性激活函数进行转换。这个非线性激活函数引入了网络的非线性能力，使得神经网络可以学习和表示更复杂的函数关系。pytorch示例;
前馈神经网络 - 最基本的神经网络架构
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前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是人工神经网络中最基础、最经典的结构，其核心特点是信息单向流动（从输入层到输出层，无循环或反馈）。它通过多层非线性变换将输入数据映射到输出结果，是深度学习的基础模型。
【人工智能】— 神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降、局部最小值、多层前馈网络、缓解过拟合的策略
我们都是被分成两半的人，一边热爱生活，一边憎恨生活。面对生活，我们总是在矛盾的两端摇摆，在反复的矛盾和犹豫中，一边踉跄前行，一边重振旗鼓。我渴望改变，渴望变得更好，渴望找到出口……就像一个溺水人的挣扎，就像一个救生圈。我是一个矛盾集合体，想要变得快乐，但是
06-18 2550
都是神经网络训练中常用的重要算法。是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后，最终得到输出结果的过程。在前向传播中，神经网络会将每一层的输出作为下一层的输入，直到输出层得到最终的结果。是指在神经网络训练过程中，通过计算损失函数的梯度，将梯度从输出层开始逆向传播到输入层，以更新每一层的权重参数。在反向传播中，通过计算梯度，可以得到每个神经元的误差，进而调整其权重和偏置，以最小化损失函数。
神经网络基础：前馈网络、激活函数、损失函数等
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神经网络是深度学习中最基础也是最重要的模型之一。在神经网络中，前馈网络、激活函数和损失函数都是非常关键的概念。本文将详细介绍这三个要点的原理，并提供代码实例展示它们的实际应用。
[深度学习][5] 前馈神经网络与反向传播 以及TensorFlow2.0实现
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文章目录1 前馈神经网络及其产生动机1.1 问题的产生1.2 前馈神经网络的模型描述2 损失函数的选择2.1 均方误差（MSE）2.2 交叉熵（cross entropy）3 输出层的选择3.1 Sigmoid输出单元3.2 Softmax输出单元4 激活函数的选择4.1 整流线性单元及其拓展4.2 Sigmoid函数4.3 双曲正切tanh函数4.4 其他的激活函数5 随机梯度下降与反向传播（BackPropagation）6 TensorFlow2.0的实现 1 前馈神经网络及其产生动机 1.1 问题的
深度学习——神经网络中前向传播、反向传播与梯度下降原理
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神经网络的前向传播是从输入层开始，按照网络结构依次将数据通过各隐藏层进行计算传递，最终在输出层得到预测结果的过程，是信息正向流动、逐步转换输出的阶段。反向传播基于前向传播得到的输出与真实标签的误差，从输出层反向将误差逐步分摊到各隐藏层及输入层的神经元上，以此来更新网络的权重参数，从而不断优化神经网络的性能。
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深度学习 深度学习是机器学习的分支，也就是神经网络。 称之为 深度 因为有很多连接在一起的神经层。 前馈网络 前馈神经网络是指单元之间不形成循环的人工神经网络。因此，它不同于递归神经网络。 前馈神经网络是设计出来的第一个也是最简单的一类人工神经网络。 在这个网络中，信息只向一个方向移动，从输入节点，通过隐藏节点(如果有的话)，再到输出节点。网络中没有循环。 前馈神经网络是一个人工神经网络，并且没有循环，单向传播，是最简单的人工神经网络。 结构如下： 网络计算异或的两层神经网络。 神..
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