多层神经网络(上)神奇的鸟。神经元是神经网络的基础单元结构,但如果只有这一层结构,网络的能力非常薄弱,只能处理很简单的线性分类任务,1969年,马文闵斯基就明确指出过
多层神经网络(上)神奇的鸟。神经元是神经网络的基础单元结构,但如果只有这一层结构,网络的能力非常薄弱,只能处理很简单的线性分类任务,1969年,马文闵斯基就明确指出过单层神经网络的这一致命缺陷,同时他还认为由于计算量限制,以及没有有效的权值学习方法。"扩展到两层也是没有价值的",为了让神经网络获得更强大的计算和学习能力,需要让它的神经元变多,层数变深。
例如如何解决非线性和权值更新的问题。人工神经元的本质就是加权求和,这是一个线性过程。并且任何数量的线性函数的叠加仍然是线性函数。但我们输入的信息和我们最终想要获得的信息往往是非线性关系。所以这就要在神经网络中引入非线性函数。为了让神经网络中输入和输出的信息之间存在非线性关系,需要在神经元输出端引入激活层,Repeatwithavariation,添加非线性激活函数。
1、应用戴维南定理时要求二段网络的外部电路是线性的为什么是错误的二端口网络是具有2个端口的电路或装置,端口与电路内部网络相连接。一个端口由2个端子组成,当这2个端子满足端口条件,即相同的电流从同一端口流入或流出,如下图就构成了一个简单的严格线性二端口网络(不含独立源且仅由线性电路原件组成),端口条件已在图下写出,u1,u2为端口电压。线性二端口网络参数通常被写为矩阵形式。该二端口网络被表示为vRi,
其中r可以由以下等式确定(为了方便计算我们令R1R2R3等于1Ω):可以看出r的单位是欧姆(Ω)。严格线性二端口网络在线性空间的本质是一个在四维空间中的过原点的二维平面,四维空间的四条坐标轴分别为u1,u2,i1,i2,既然是一个平面那我们就可以用一对基向量的线性组合来表示一个严格线性二端口网络,首先我们需要找到一组基向量,我们任意在二端口网络中取两组数据(如下图所示),例如在上图中我们可以令第一组数据u1等于0v,u2等于1v,然后求出i1,
2、谁能给我解释一下有源线性两端网络概念由uo和is可算得电源内阻rouo/is6/23欧;负载电流iuo/(ro+rl)6/(3+9)0.5a;负载上电压uli*rl0.5*94.5v;rl上消耗0.9度的时间为t0.9*1000/(i*ul)900/(0.5*4.5)400h。有源线性两端网络是指1、网络:任意电路都可以称为网络。2、两端网络:具有两个引出端与外电路相连的网络。
3、如何判断方程是不是线性?以二阶微分方程为例(高阶的以此类推):经过化简,可以变形为这种形式的称为线性微分方程:P(x)y+Q(x)y+R(x)yS(x)(其中,P(x),Q(x),R(x),S(x)都是已知的x的函数式)无论如何怎么化简,方程中都带有y或者y的导数的非一次方的微分方程就是非线性微分方程。例如yyy2,虽然y不是一次方,但是我通过等价变形可以变成y(yy)0,即y0或者yy0,因为y和y都是一次方,因此他们是线性微分方程。
再如(sinx)yy0,因为y和y的次数都是1(含有x的函数项不算),所以是线性微分方程。而y的系数是sinx,因此是变系数线性常微分方程,再如yy1,无论如何化简(例如把y除过去),都不能变成y和y次数都是1的形式,因此该方程为非线性微分方程。再加一句:线性微分方程都有解析解,就是可以写成函数解析式yf(x)的形式。