fnn神经网络（FNN神经网络全称）

本篇文章给大家谈谈fnn神经网络，以及FNN神经网络全称对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、模糊神经网络和人工神经网络的区别
• 2、前馈神经网络
• 3、英文缩写 _ FNN _ FNN是什么意思
• 4、什么情况下前馈神经网络有偏置输入

模糊神经网络和人工神经网络的区别

模糊神经网络（FNN）和人工神经网络（ANN）都是基于神经元的计算模型，但在某些方面有所不同。

1.输入和输出处理方式：FNN以模糊逻辑作为输入和输出的处理方式，能够接受模糊、不确定和模糊的册盯喊数据，并输出相应的模糊、不确定或模糊答案。而ANN则以确定性逻辑作为输入和输出的处理方式，只能处理确定性的数据，并输出精确的结果。

2.响应速度：FNN通常比ANN运行更慢，因为FNN需要进行大量的模糊推理和决策过程，而ANN只需要进行一系列的数学操作。

3.适用领域：FNN被广泛应用于模糊控制、信息处理和模式识别等领域，可以处理复杂、不确定和州野模糊的问题。而ANN则被广泛应用于数据挖掘、图像识别等领域，更适用于处理确定性的数据。

4.参数设置：FNN的参数设置比ANN更为复杂，需要对隶属函数的形状、参则者数、模糊规则的数量和权重等进行调整。而ANN的参数设置相对简单，只需对神经元之间的连接权重进行调整即可。

总的来说，FNN和ANN在处理方式、响应速度、适用领域和参数设置等方面存在差异，需要根据不同任务的需求来选择合适的方法。

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前馈神经网络

   前馈神经网络，又称 FNN(Feedforward Neural Network) ，是一种最简单的神经网络结构， FNN 结构是由最基本的神经元( neuron )堆叠而成；在每个神经元会做两步操作：1.与对应权重相乘累加，称为神经元状态。2.累加后的结果传入激活函数 。激活函数的值即为一个神经元的输出。

   总的来说， FNN 的模型可以描述成： 每经过一个隐含层就再给其增加一个中间函数，而每个隐含层所代表的具体的中间函数档运渣形式，是比较难解释。

   与其他机器模型一样， FNN 也需要模型训练时需要的目标 cost function ，也叫做 loss function 。常用的 loss function 有：

与 linear regression 和 logistic regression 有些不同，模型的 cost function 可以通过极大似然估计这个角度切入，而前馈神经网络的 cost function ，笔者暂时还未深入了解，为何是如此设置。

   而当有了 cost function ，则模型训练的目标变成最小化损失函数，变成了一个无约束优化问题。

    FNN 参数的训练，可以使用反向传播算法，其基本思想是：1. 计算每一层的状态值和激活值，直至最后一层(前向传播)；2. 从最后一层开始，计算每一层的误行悄差，不断地向前推进(反向传播)；3. 利用误差迭代参数，直至满足相应条件(达到迭代次数或误差得到满足)

   以下图的3层前馈神经网络为例:

   第二层神经元的状态值和激活值为：

而第三层神经元的状态值和激活值则为：

如果若以矩阵形式来描述，则前向传播可以写成如下：

先对 cost function 进行扩展

     

 

因此，若对输出层的神经元求偏导，则有：

若写成矩阵形式，则为：

继续对 cost function 进行进一步扩展

对隐含层的神经元求偏导有：

设 ，则上式可写成：

这里 是指，与第 层的第 个神经元连接的第 层的神经元所组成的集合。由于上述的 FNN 各层之间是一种全连接方式，因此上述 写成矩阵形式为： 而 写成矩阵形式则为：

   针对上述前馈神经网络，BP算法最后可以总结为四条公式：

选用不同的 cost funtion ，最后公式的形式可能会有所不同，但整个BP算法的流程是一样的。使用BP算法训练的神经网络，也被称为BP神经网络。深度学习中很多网络都可以使用BP算法来进行参数训练。

   这里使用的是吴恩达在Coursera中machine learning的一个实验例子；在实验中，是通过搭建一个简单的神经网络，做到手写体数字识别的效果。

激活函数：

神经网络结构规格：

BP算法：

最后网络在数据集上训练了300次，在训练集上的准确率达到了96%，与在Coursera里的实验相比，上述该例子的实现中并没有进行正则化，并且在训练次悄雀数较多；上述仅用最简的方法实现BP算法，较为粗糙。

   前馈神经网络是最为简单的神经网络结构，是神经网络中的基础知识。当隐含层层数增加时，神经网络则可称之为深度网络。上述也对训练神经网络的BP算法做了简单介绍，也进行了较为粗略地实现。

英文缩写 _ FNN _ FNN是什么意思

英文缩写握春 FNN

英文全称段粗耐凳凳 Fuzzy Neural Neork

中文解释 模糊神经网络

缩写分类 电子电工 数学物理

缩写简介

什么情况下前馈神经网络有偏置输入

非零中心化的输出情况下。非零中心化的则烂清输出会使得其后一层的神经元的输入发生偏置偏移，所以非零中心化的输出情况历敏下前馈神经网络有偏置输入，并进一步使得梯度下降的收敛速度变慢。前馈神经网络（FNN）是一种人工神经网络，其中节点之间的连接不形成循环。孙前

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