前馈神经网络

【深度学习】神经网络-怎么分清DNN、CNN、RNN？最“大”的概念是人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），它是较为广泛的术语，通常指的是一类模拟生物神经网络的数学模型，其中包括神经元、权重和连接。在这个术语下，可以包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等不同类型的网络。

深度学习基础之前馈神经网络目录基本结构和工作原理神经元和权重激活函数深度前馈网络应用场景优缺点深度前馈神经网络与卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的具体区别和联系是什么？

【第三章】神经网络的架构-前馈神经网络在下一部分，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：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

深度学习 | 前馈神经网络与反向传播算法目录一、Logistic函数二、前馈神经网络（FNN）三、反向传播算法（BP算法）四、基于前馈神经网络的手写体数字识别

【深度学习】深度学习实验二——前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类、激活函数、优化器、正则化、dropout、早停机制实验内容包含要进行什么实验，实验的目的是什么，实验用到的算法及其原理的简单介绍。 1.1 手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类问题分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线。原理介绍：回归问题使用的损失函数为平方损失函数，二分类问题使用的损失函数为nn.BCEloss函数，多分类问题使用的损失函数为交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss。三个问题的激活函数均为relu函数，函数表达式如下： Re⁡LU(x)={█(x x≥0@0 x<0)┤ 1.2 利用torch.nn实