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...
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...
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):...
增强型PID-自适应-前馈-神经网络控制研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋...
【MATLAB第14期】#源码分享| 基于多层前馈神经网络的回归预测模型代码分享，多参数多图调整
【MATLAB第14期】#源码分享| 基于多层前馈神经网络的回归预测模型代码分享，多参数多图调整一、前馈网络和BP网络的区别1.前馈神经网络一种单向多层的网络结构，信息从输入层开始，逐层向一个方向传递，一直到输出层结束。前馈是指输出入方向是前向，此过程不调整权值。神经元之间不存在跨层连接、同层连接，...
【Deep Learning 5】FNN前馈神经网络
编辑 🍊本文详细介绍了FNN的原理，并给出了具体的推导过程🍊使用Pytorch搭建了FNN模型，并对糖尿病数据集开展分类任务实战一、Introduction在神经网络中，最基本的结构就是神经元，给定一组神经元，如何组合成一个神经网络呢？一个最简单的做法就是将神经元分成不同的组&...
pytorch实现前馈神经网络实验（手动实现）
一：“手动实现前馈神经网络解决回归、二分类、多分类任务”实验1.1“手动实现前馈神经网络解决回归”实验实验过程：1.1.1 导入所需要的包1. import torch 2. import numpy as np 3. import random 4. from IPython import dis...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
产品推荐
社区圈子
最佳实践
