【第三章】神经网络的架构-前馈神经网络

最新推荐文章于 2025-05-21 22:52:13 发布
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分类专栏： 神经网络与深度学习 文章标签： 神经网络 人工智能 前馈神经网络 多层感知机
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本文介绍了神经网络的基本组成部分，包括输入层、输出层和隐藏层，特别关注了前馈神经网络与递归神经网络的区别。作者探讨了隐藏层设计的艺术性和启发式方法，并指出递归神经网络虽有潜力但学习算法相对较弱，本教程将主要聚焦于前馈网络的应用。

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架构

在下一部分，我将介绍一个能够相当不错地对手写数字进行分类的神经网络。为了做好准备，有必要解释一些术语，这些术语让我们能够给网络的不同部分命名。假设我们有以下网络：
在这里插入图片描述
如前所述，这个网络中最左边的层被称为输入层，层内的神经元被称为输入神经元。最右边或输出层包含输出神经元，或者在这种情况下，一个单独的输出神经元。中间层被称为隐藏层，因为这一层中的神经元既不是输入也不是输出。术语"隐藏"可能听起来有点神秘 - 我第一次听到这个术语时以为它一定有一些深刻的哲学或数学意义 - 但它实际上只是意味着"既不是输入也不是输出"。上面的网络只有一个隐藏层，但有些网络有多个隐藏层。例如，下面的四层网络有两个隐藏层：
在这里插入图片描述
有点令人困惑是，也是出于历史原因，这种多层网络有时被称为多层感知器或MLP，尽管它们由Sigmoid神经元组成，而不是感知器。在本教程中，我不打算使用MLP术语，因为我认为它容易混淆，但我想提醒你它的存在。
神经网络中输入和输出层的设计通常是直接的。例如，假设我们试图确定一幅手写图像是否描绘了一个"9"。设计网络的一种自然方式是将图像像素的强度编码到输入神经元中。如果图像是一个64×64的灰度图像，那么我们将有4,096=64×64个输入神经元，其强度在0到1之间适当缩放。输出层将只

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前馈神经网络 - 最基本的神经网络架构
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
03-03 2097
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。
常见的五种神经网络(1)-前馈神经网络
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机器学习系列----介绍前馈神经网络和卷积神经网络 (CNN)
DK22151的博客
11-05 2372
前馈神经网络（FNN）是一种最基本的神经网络结构，信息在网络中按单向流动，没有任何循环或反馈连接。它由输入层、若干隐藏层和输出层组成。输入层：接收原始数据，传递给网络中的隐藏层。隐藏层：通过神经元和激活函数处理数据，捕捉数据中的特征。输出层：输出网络最终的预测结果。FNN 是最简单的神经网络结构，通常用于分类和回归问题。卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理具有网格结构的数据的深度学习算法，最常用于图像处理任务。
第02章 前馈神经网络
a1234556667的博客
08-28 2469
本章介绍第一个深度学习算法-前馈神经网络，主要介绍前馈神经网络 (FNN) 模型的算法模型、数学推理、模型实现以及主流框架的实现。并能够把它应用于现实世界的数据集实现分类效果。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。是目前应用最广泛、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，目前理论研究和实际应用达到了很高的水平。人工智能领域中，最早发明的简单人工神经网络类型。...
前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）
m0_59267400的博客
02-05 2209
在 Transformer 中，前馈神经网络（FFN）是 编码器和解码器 中的关键组件之一。它通常位于 每层多头注意力之后，用于增强模型的非线性能力和学习复杂的模式。
神经网络---卷积神经网络CNN
bll1992的博客
05-31 2965
卷积神经网络（CNN）是一种高效的深度学习架构，用于图像和视频识别、分类等任务。CNN通过局部连接、权重共享和自动特征提取等特点减少模型复杂度并提高计算效率。它在商业领域有广泛应用，如图像识别、医学图像分析、人脸识别等。Python中的深度学习框架如TensorFlow、Keras等.
03 前馈神经网络
weixin_43490087的博客
07-22 1316
介绍了神经网络结构、前馈神经网络、激活函数、前向传播和反向传播、计算图以及算法优化问题
神经网络3-卷积神经网络一文深度理解
qq_41914036的博客
02-25 2935
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一类包含且具有的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务，是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种专门用来处理具有的数据的神经网络。例如和。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。
前馈神经网络
qq_45051096的博客
10-28 1930
前馈神经网络
机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络之间有何区别？
2501_91695603的博客
05-17 1333
某种意义上也可以理解为一定的有监督，但其又不是完全将奖励值作为学习目标，并且一般是实时的，基于概率去抽样下一步行为的，所以又有着一定的区别。因为只需要一部分有标签的数据，所以只需要人工标注一些数据即可，又不像无监督一样，毫无答案可言，所以基于人力资源和效果上的综合考虑，现在半监督学习也是一个比较受关注的方向。可以看到在 d、e层就已经超越了人类的理解范畴，更别说到了后面层的特征图。除了以上两点，深度神经网络还有许多其他的优势，但是限于篇幅，这里就不再展开讨论，有兴趣的小伙伴们可以查阅更多的资料。
物理信息神经网络(PINNs)在悬臂梁分析中的应用研究
yangjj2005的博客
05-18 904
本文将探讨PINNs在悬臂梁力学分析中的应用，展示如何利用这一技术解决工程力学中的经典问题。本文成功应用PINNs解决了悬臂梁弯曲问题，验证了该方法在结构力学中的有效性。PINNs的核心思想是将物理定律直接嵌入神经网络的学习过程中。与传统神经网络不同，PINNs不仅学习数据本身，还学习控制物理系统的微分方程。我们考虑一个长度为L=10m的悬臂梁，自由端受到P=-1000N的集中载荷作用，抗弯刚度EI=1×10⁶N·m²。这种方法为工程力学分析提供了新的数值工具，特别适用于传统方法难以处理的复杂问题。
解密神经网络：从原理到实战应用
2501_92003677的博客
05-20 1233
神经网络算法是一种受生物神经系统启发的计算模型，广泛应用于模式识别、分类和回归等任务。其基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元，通过权重连接进行信息传递。神经元通过加权求和和激活函数处理输入信号，生成输出。常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh和Softmax，分别适用于不同的任务。神经网络的训练过程包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新，通过迭代优化权重和偏置，最小化损失函数，提升模型预测准确性。示例代码展示了如何使用Python实现一个简单的多层感知机（MLP）进行手
动态神经网络(Dynamic NN)在边缘设备的算力分配策略：MoE架构实战分析
像风一样自由
05-18 1312
文章探讨了在边缘计算场景下，特别是在NVIDIA Jetson Orin NX平台上部署视频分析任务时面临的挑战，包括动态负载波动、能效约束和多任务耦合。为了解决这些问题，文章介绍了混合专家系统（MoE）的设计原理和硬件适配策略，详细描述了MoE模型的实现过程，包括环境配置、模型设计和动态调度算法。此外，文章还分析了多场景性能评估结果，并提出了关键优化技术，如专家网络量化和内存复用策略。最后，文章讨论了典型部署场景方案、现存问题及优化方向，并提出了延伸思考，如MoE与模型压缩的结合、跨设备协同计算和在线学习
COCO数据集神经网络性能现状2025.5.18
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截至2025年5月，COCO数据集上性能最佳的神经网络模型及其关键参数如下：D-FINE以59.3%的平均精度（AP）和78 FPS的速度成为实时目标检测领域的标杆，其技术亮点包括细粒度分布优化（FDR）和全局最优定位自蒸馏（GO-LSD）。AODGCN在MS-COCO 2017测试集上达到51.8% mAP，主要技术亮点为动态图卷积网络（D-GCN）和内容感知注意力模块（CAAM）。
【深度学习】神经网络绘图可视化工具大全
m0_56997192的博客
05-21 382
输出的是计算图。我的代码库中有使用示例（就是github中的使用示例）。输出样式如下。
【学习笔记】机器学习(Machine Learning) | 第七章|神经网络(1)
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基于吴恩达教授(Andrew Ng)课程视频。
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咸鱼势力登场
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神经网络 需求预测 图像识别 人脸识别 层 前向传播 TensorFlow 激活函数 ReLU 多类别分类 Softmax回归 多标签分类 高级优化方法 Adam算法 密集层 卷积层 模型评估 偏差与方差 正则化 学习曲线 误差分析 数据增强 数据合成 迁移学习 倾斜数据集 精确率 召回率 F1 Score 决策树 信息增益 独热编码 回归树 树集成 随机森林 XGBoost 梯度提升
强化学习鱼书（7）——神经网络和Q学习
weixin_43109325的博客
05-21 652
0.建立虚拟环境1.安装cuda50系的显卡只支持torch的nightly+cuda12.8版本，别的版本会显示no kernel问题2.安装Dezero直接从github上拉<深度学习从零开始3项目>的代码，批量安装依赖。
小土堆pytorch--神经网络-非线性激活&线性层及其他层介绍
2302_80295520的博客
05-21 534
小土堆pytorch--非线性激活&先行层及其他介绍
前馈神经网络架构图
03-19
<think>嗯，用户想了解前馈神经网络的架构图。首先，我需要回忆一下前馈神经网络的基本结构。前馈神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层，数据单向流动，没有循环或反馈。接下来，我应该考虑如何用文字描述这个架构图，可能需要分步骤解释各层的组成部分，以及它们之间的连接方式。 用户可能希望了解每一层的作用，比如输入层负责接收数据，隐藏层进行特征提取，输出层给出预测结果。同时，激活函数的作用也很重要，比如Sigmoid、ReLU等，应该在架构中提及。另外，前馈的过程需要强调数据从输入到输出的单向传播，没有反向连接。 需要注意用户提到要使用LaTeX格式的数学公式，所以当涉及到数学表达式时，比如加权求和或激活函数，需要用$...$包裹。例如，神经元输出的计算式：$a_j = \sigma(\sum w_{ji} x_i + b_j)$，这里要确保语法正确。 用户可能需要一个清晰的步骤解释，所以结构上应该分点说明，比如层结构、连接方式、激活函数、前向传播过程等。同时，可能需要对比其他网络结构，如反馈神经网络，来突出前馈的特点。 还要考虑用户可能的背景，是否具备相关知识，是否需要简化某些概念。比如，解释隐藏层时，可能需要提到深度增加隐藏层数，但这里保持基础解释即可。另外，架构图的文字描述是否足够，或者是否需要建议用户查阅具体图示，但由于用户要求文字介绍，所以需要详细用文字描绘。 最后，检查是否符合所有系统级指令：正确使用LaTeX格式，结构清晰，分步骤说明，使用中文，没有使用Markdown格式。确保每个数学表达式都正确无误，比如积分例子中的公式是否正确，虽然用户例子中的积分可能只是示例，但自己提到的公式如激活函数计算需要正确。</think>前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是一种基础且广泛应用的神经网络结构，其数据流向为单向传递（输入→输出），无循环或反馈。以下是其架构的关键组成部分和运作流程的逐步解析： --- ### 一、层结构 1. **输入层（Input Layer）** - 功能：接收原始数据（如特征向量）。 - 节点数：等于输入特征的维度，例如输入图像像素为 $28 \times 28$，则节点数为 $784$。 - 数学表示：输入向量 $\mathbf{x} = [x_1, x_2, \dots, x_n]^T$。 2. **隐藏层（Hidden Layers）** - 功能：通过非线性变换提取高阶特征。 - 层数与节点数：可自定义（如1-3个隐藏层，每层节点数通常递减）。 - 数学表示：第 $l$ 层输出 $\mathbf{a}^{(l)} = \sigma(\mathbf{W}^{(l)} \mathbf{a}^{(l-1)} + \mathbf{b}^{(l)})$，其中 $\sigma$ 为激活函数。 3. **输出层（Output Layer）** - 功能：生成最终预测结果（如分类概率、回归值）。 - 节点数：由任务决定（如二分类为1，多分类为类别数）。 - 数学表示：输出 $\mathbf{\hat{y}} = \text{softmax}(\mathbf{W}^{(L)} \mathbf{a}^{(L-1)} + \mathbf{b}^{(L)})$（分类任务为例）。 --- ### 二、连接方式 - **全连接（Fully Connected）** 相邻层的每个节点均与下一层所有节点相连，权重矩阵 $\mathbf{W}$ 记录连接强度。 **示例**：第 $l$ 层第 $j$ 个节点的输入为： $$ z_j^{(l)} = \sum_{i=1}^{n} w_{ji}^{(l)} a_i^{(l-1)} + b_j^{(l)} $$ --- ### 三、激活函数（关键非线性组件） - **常见函数**： - Sigmoid：$\sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}$（输出范围 $(0,1)$） - ReLU：$\sigma(z) = \max(0, z)$（缓解梯度消失） - Softmax：$\sigma(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^k e^{z_j}}$（多分类归一化） --- ### 四、前向传播流程 1. 输入数据 $\mathbf{x}$ 传递至输入层。 2. 逐层计算隐藏层输出： $$ \mathbf{a}^{(l)} = \sigma(\mathbf{W}^{(l)} \mathbf{a}^{(l-1)} + \mathbf{b}^{(l)}) $$ 3. 输出层生成预测结果 $\mathbf{\hat{y}}$。 --- ### 五、架构示意图（文字描述） ``` 输入层 隐藏层1 隐藏层2 输出层 (3节点) (4节点) (4节点) (2节点) x₁ ●-------●-------●-------●-------● \ / \ / \ / x₂ ●-------●-------●-------●-------● / \ / \ / \ x₃ ●-------●-------●-------●-------● ``` --- ### 六、典型特点 - **无反馈**：信息单向流动，无循环结构（区别于RNN）。 - **通用近似性**：单隐藏层即可逼近任意连续函数（需足够宽度）。 - **参数规模**：权重矩阵维度为 $n_{\text{当前层}} \times n_{\text{前一层}}$。 如需进一步绘制具体架构图，建议使用工具如TensorBoard或绘图库（如Matplotlib），标注层名、节点数与激活函数。
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