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  • 如何判断反馈网络
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    2020-10-27 00:29:06

    1. 有/无反馈的判断

    (1) 结构上

    有无反馈通路

    (2) 反馈量

    有反馈量。
    把输出量当信号源,看在输入端有无响应。

    2. 正/负反馈的判断

    (1) 原则

    • 共射BJT

    在这里插入图片描述

    • 集成运放
      在这里插入图片描述

    • 差分放大电路

    在这里插入图片描述

    (2) 瞬时极性法

    判别步骤

    1. 输入端加瞬时正增量;
    2. 根据电路结构,分析输出量正增还是反增;
    3. 把输出量作为信号源加给输入端,看输出量的增量如何变化。

    3. 直流/交流反馈的判断

    1. 作电路的直流通路,看是否存在反馈,若有反馈作用,则含直流反馈。
    2. 作电路的交流通路,看是否存在反馈,若有反馈作用,则含交流反馈。

    直接耦合电路的交流与直流电路相同,所以当存在直流反馈时一定存在交流反馈。

    4. 电压/电流反馈的判断

    输出电压置零,重画电路,若反馈仍然存在,为电流反馈,不存在则为电压反馈。

    5. 串联/并联反馈的判断

    方法一:

    • 反馈网络的输出端口与基本放大电路的输入端口串联连接,为串联反馈
    • 反馈网络的输出端口与基本放大电路的输入端口并联连接,为并联反馈

    方法二:🍕🍕🍕

    • 当反馈信号与输入信号分别接至基本放大电路的不同输入端,为串联反馈。
    • 当反馈信号与输入信号接至基本放大电路的同一个输入端时,为并联反馈。
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  • 反馈的概念及判断

    2022-04-02 21:41:49
    反馈的概念及判断

    目录

    一、反馈的判断

    1、有无反馈的判断

    2、直流反馈和交流反馈的判断

    3、正、负反馈(反馈极性)的判断  

    4、电压反馈和电流反馈的判断 

    5、 串联反馈和并联反馈的判断

    二、四种反馈组态电路得方块图 

    三、交流负反馈对输入电阻和输出电阻的影响


    一、反馈的判断

    1、有无反馈的判断

    “找联系”:找输出回路与输入回路的联系,若有则有反馈,否则无反馈。

    无反馈

    有反馈

    无反馈

     有反馈(电压跟随器)

    2、直流反馈和交流反馈的判断

    “看通路”,即看反馈是存在于直流通路还是交流通路。

    (设以下电路中所有电容对交流信号均可视为短路。 )

     

    3、正、负反馈(反馈极性)的判断  

    Up:同相输入端    Un:反相输入端 

    4、电压反馈和电流反馈的判断 

    令输出电压为0,若反馈量随之为0,则为电压反馈;若反馈量依然存在,则为电流反馈。 

     

    5、 串联反馈和并联反馈的判断

    在输入端,输入量、反馈量和净输入量以电压的方式叠加,为串联反馈;以电流的方式叠加,为并联反馈。 

    二、四种反馈组态电路得方块图 

     

    三、交流负反馈对输入电阻和输出电阻的影响

    串联增大输入电阻

    电流增大输出电阻

     

     

     

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  • 模电--反馈电路的综合判断

    万次阅读 多人点赞 2019-06-10 14:17:58
    反馈电路的判断反馈概要快速判断反馈连接的方式(串并联)根据不同的连接方式以及极性判断反馈(正负反馈)直流交流反馈判断是电压还是电流反馈?如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合...

    反馈

    通常, 将输出量引回影响净输入量的电流通路为反馈通路


    只要输出回路与输入回路之间有反馈通路就说明引入了反馈, 就说明电路引入的反馈, 而反馈通路不一定将放大电路的输出端和输入端相连接
    **图1**
    像这个图, 反馈放大电路中,R2构成反馈电路,但它并没有将输出端和输入端连接起来.

    快速判断反馈连接的方式(串并联)

    接法联接状态
    两端接(反馈将输出引入到输入端的另一端)两端接串联
    一端接(将输出都引入到同一输入端)一端接并联

    根据不同的连接方式以及极性判断反馈(正负反馈)

    你需要知道极性(瞬时极性)

    连接方式极性(引回的与输入的相比)反馈
    串联相同-
    并联相同+
    串联相反+
    并联相反-

    你猜
    拿a来说.
    假设此时uI输入为+, 经过放大器的同相端后, 在uo处得到是+,经反馈引入到输入的反相端+ ‘’(这就是瞬时极性)’’
    同理b
    假设此时uI输入为+, 经过放大器的反相端后, 在uo处得到是-,经反馈引入到输入反相端-

    此时可以知道 a是串联负反馈 b是串联正反馈

    直流交流反馈判断

    直流/交流反馈与放大电路的耦合方式没关系, 只看反馈通路.

    在这里插入图片描述
    光看反馈通路就行
    第一个是直流反馈(交流的话, 电容将R1短路, 输出量引入GND,就没反馈了)
    第二个是交流反馈(直流的话, 电容隔断电流,没反馈)
    第三个是交 直流反馈(没啥解释的)

    看点特殊的,分立电路的
    输出量从最后一个三极管的的发射极和集电极引出
    在这里插入图片描述
    分立电路好复杂 不过还是只看反馈通路即可


    e图 就看哪里把输出量引入到输入部分就行了
    只有R1是反馈通路

    1. 假如此时给直流, Vcc上的电压被反馈通路引入到T1的输入端, 所以有直流反馈
    2. 假如此时给交流,信号从T2的集电极通过R1被引入到输入端, 所以有交流反馈
    3. 所以R1引入交 直流反馈

    f图
    4. 假如给交流 信号通过R4和R2被引入到输入端.
    5. 假如给直流Vcc一部分从R3和R7引入到输入端, 一部分 从R4引入到输入端
    6. 所以R3和R7引入直流反馈; R4引入交 直流反馈


    是电压还是电流反馈?

    将输出部分给他短路, 如果还能反馈回去,就是电流反馈,否则就是电压反馈
    在这里插入图片描述
    把uo短路 那就直接接地, 没办法将输出量引入到A1了 这是电压反馈


    在这里插入图片描述

    1. e图
      将u短路后, 照样还是能将交流电流引入到输入端. 所以是电流反馈
      综合判断下就是 通入交流时是 电流并联负反馈(一般说引入何种反馈的都是针对交流来说的)

    1. f图
      这样什么也引不回输入端 所以是电压反馈
      交流通过R4到R2上, R2才真正的是将反馈引给了输入回路,没有R2的话 交流都流向了GND中
      这是个电压串联负反馈
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  • 本文介绍了反馈神经网络,包括Hopfield网络,离散Hopfield网络(DHNN),连续Hopfield网络(CHNN),双向联想记忆网络(BAM),玻尔兹曼机(BM),受限玻尔兹曼机(RBM)。其中对于BAM、BM、RBM只是对其进行了简单的...

    本文介绍了反馈神经网络,包括Hopfield网络,离散Hopfield网络(DHNN),连续Hopfield网络(CHNN),双向联想记忆网络(BAM),玻尔兹曼机(BM),受限玻尔兹曼机(RBM)。其中对于BAM、BM、RBM只是对其进行了简单的介绍,并没有详细地推导算法。本文的目的旨在了解这些算法,先知道这些网络的改进和应用场景,当有业务需求的时候,再详细研究。


    系列文章:

    1. 【神经网络算法详解 01】-- 人工神经网络基础
    2. 【神经网络算法详解 02】 – 感知神经网络与反向传播算法(BP)
    3. 【神经网络算法详解 03】 – 竞争神经网络【SONN、SOFM、LVQ、CPN、ART】
    4. 【神经网络算法详解 04】 – 反馈神经网络 【Hopfield、DHNN、CHNN、BAM、BM、RBM】
    5. 【神经网络算法详解 05】-- 其它类型的神经网络简介【RBF NN、DNN、CNN、LSTM、RNN、AE、DBN、GAN】


    1. 反馈神经网络

    1.1 知识回顾:前馈神经网络

    前馈神经网络(FeedForwardNN):是一种最简单的神经网络,采用单向多层结构各神经元分层排列,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。

    前馈网络包括三类节点·

    • 输入节点(lnputNodes):外界信息输入,不进行任何计篇,仅向下一层节点传递信息
    • 的藏节点(HiddenNodes):接收上一层节点的输入,进行计算,并将信息传到下一层节点
    • 输出节点(OutputNodes):接收上一层节点的输入,进行计算,并将结果输出
      在这里插入图片描述
      输入层和输出层须有,隐藏层可以没有,即为单层感知器藏层也可以不止一层,有藏层的前馈网络即多层感知器。

    1.2 反馈与前馈神经网络的区别

    反馈神经网络(FeedBackNN):又称递归网络、回归网络,是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。这类网络中,神经元可以互连,有些神经元的输出会被反馈至同层甚至前层的神经元。常见的有Hopfield神经网络、Elman神经网络、Boltzmann机等。

    前馈神经网络和反馈神经网络的主要区别:

    • 前馈神经网络各层神经元之间无连接,神经元只接受上层传来的数据,处理后传入下一层,数据正向流动;反馈神经网络层间神经元有连接,数据可以在同层间流动或反馈至前层。
    • 前馈神经网络不考虑输出与输入在时间上的滞后效应只表达输出与输入的映射关系;反馈神经网络考虑输出与输入之间在时间上的延迟,需要动态方程来描述系统的模型。
    • 前馈神经网络的学习主要采用误差修止法(如BP算法),计算过程一般比较慢,收敛速度也比较慢;反馈神经网络主要采用Hebb学习规则,一般情况下计算的收敛速度很快。
    • 相比前馈神经网络,反馈神经网络更适合应用在联想记忆和优化计算等领域。

    在这里插入图片描述


    2. Hopfield 网

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    John J. Hopfield

    HopfieId网】是一种单层对称全反馈网络,1982年由加州理工学院的物理学家上J. J.HopfieId 提出,因此被称作HopfieId网。他在该反馈网络中引入了“能量函数”,即认为该网络为一种基于能量的的模型(Energy Based Model,EBM)。能量函数的提出意义重大,它保证了向局部极小的收敛,使神经网络运行稳定性的判断有了明确的可靠的依据。Hopfield网提供了模拟人类记忆的模型。1985年的时候还和D.W.Tank一块模拟电子线路实现了Hopfield网络,并用此解决了旅行商TSP问题。

    • 根据激活函数不同,分为两种:离散HopfieId网(Discrete Hopfield Neural Network,DHNN)连续 Hopfield网(Continuous Hopfield Neural Network,CHNN)
    • DHNN主要用于联想记忆,输入部分信息即可联想到完整的输出,即具有容错性;
    • CHNN主要用于优化计算,如旅行商TSP、调度等。

    3. 离散Hopfield网络(DHNN)

    3.1 DHNN的特点

    • 单层、全连接、反馈:任一神经元输出 x i x_i xi 均通过权重 w i j w_{ij} wij反馈至所有神经元 x j x_j xj作为输入,即让任一神经元的输出都能受到所有神经元的控制,从而使袢经元的输出能互相制约。
    • 每个神经元均有一个阈值 T j T_j Tj,以反映对输入噪声的控制。DHHN网的关踺因素为权重矩阵及神经元阈值,因此也可以简单记作: N = ( W , T ) N=(W,T) N=(W,T)

    在这里插入图片描述
    网络系统具有若干个稳定状态,当网络从某一初始状态开始运动,网络系统总可以收敛于一个稳定状态。

    系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。简单的来讲就是,Hopfield网络的主要功能是联想记忆。既然如此,首先应该让网络实现“记忆”,我们需要一些数据,然后训练网络,训完练完成之后,可以的得到一组可用的权值信息,形成网络的“记忆”功能。,当输入数据不完整时,根据训练得到的权重去运算,得到一个稳定的输出状态,这就是联想功能。

    3.2 DHNN网络状态

    在这里插入图片描述
    DHHN反馈网络实质上能存储若干个预先设置的稳定状态的网络,运行时外界提供一个输入作为初始网络状态,网络将该输入对应的输出反馈回来作为下次的输入,经过多次循环迭代后,在某些条件下,网络会最终稳定在某一个预先设定好的定点。稳态使得DHHN具有联想记忆功能。

    网络稳定性:网络从初态 X ( 0 ) X(0) X(0) 开始,经过有限次递归后,其状态不再发生变化,即 X ( t + 1 ) = X ( t ) X(t+1)=X(t) X(t+1)=X(t),则称该网络是稳定的。

    在这里插入图片描述

    3.3 能量函数

    能量函数用来表征系统的稳定性,在满足一定的条件下,某种“能量函数”的能量在网络运行过程中不断减小,当能量最终定于一个常数时,网络趋于最终的稳定态。
    E ( t ) = − 1 2 X T ( t ) W X ( t ) + X T ( t ) T E(t) = - \frac{1}{2} X^T(t)WX(t) + X^T(t)T E(t)=21XT(t)WX(t)+XT(t)T
    利用网络的能量数可实现优化求解功能。网络的能量函数在网络状态按一定规则变化时,能自动趋向能量的极小点。如果把一个待求解问题的目标函数以网络能量函数的形式表达出来,当能量函数趋于最小时,对应的网络状态就是问题的最优解。网络的初态可视为问题的初始解,而网络从初态向稳态的收敛过程便是优化计算的过程,这种寻优搜索是在网络演变过程中自动完成的。

    网络达到稳定时的状态 X X X称为网络的吸引子。若把需记忆的样本信息存储于网络的不同吸引子,当输入含有部分记忆信息的样本时网络的演变过程就是便是从部分信息寻找全部信息即联想回忆的过程。

    3.4 DHNN的工作方式

    在这里插入图片描述

    3.5 DHNN例子

    三节点的DHNN网络,其阈值、权重值都已经确定,即该网络能够存储的记忆值均以确定。按照异步工作模式,计算网络的演变过程。

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    演进图推导流程:
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    继续分析演进图:
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    经过以上分析,有3个节点的输入状态,共有八种( 2 3 2^3 23)初始状态的可能情况。
    在这里插入图片描述

    3.6 DHNN网络容量

    DHNN网络容量:简单理解为DHNN网络可以准确记住的模式个数。当其规模为 n n n,且权重阵的对角线元素为0,那么该网络的容量的上界为ne实际上由于多种原因,很难达到上界。

    让网络准确记住一个模式比较容易,但在记忆模式个数增加时,会出现以下两种情况:

    • 权值侈动:当网络记住第一个模式后,在记忆第二模式的时候,会导致原来的矩阵发生变化,有可能会导致对之前模式的“遗忘”。下式中通Hebb规则进行权重更新,当K值较小时,可以将输入样本变为吸引子;当K值较大时,不但难以成为吸引子,而且很可能影响之前的吸引子,引发对之前样本的遗忘,称作“疲劳”。
      W = W + X K ( X K ) T − 1 W = W + X^K(X^K)^T - 1 W=W+XK(XK)T1
    • 交叉干扰:当网络学习多个样本后,在回忆阶段即验证记忆样本时,所产生的干扰成为交叉干扰。如果记忆模式之间并非正交的话,记忆容量会严重下降。

    3.7 DHNN 设计权重和阈值

    在这里插入图片描述

    3.7.1 联立方程组法

    联立方程组法:通过预先设定的吸引子,列出联立方程组,求解方程组,确定每个权值和阈值的取值范围,找任一组符合上述范围要求的值即可。
    在这里插入图片描述
    得到约束方程组:
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    求解思路:
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    经过以上推导可知,满足吸引子,所以是满足条件的解。但是当节点数量增多时则不适用(指数级上升, 2 N , N 为 节 点 数 2^N,N为节点数 2N,N),因此提出了外积法。

    3.7.2 外积法

    外积法:通过Hebb规则,确定网络的权重(包括阈值)。该方法更通用,并且可以处理节点比较多的情况。
    在这里插入图片描述
    实例:
    在这里插入图片描述

    3.8 DHNN简单应用案例:OCR字符识别

    通过DHNN联想记忆功能,预先建立DHNN网络模型,将需要识别的字符(信息),通过网络的权重和阈值保存到网络中。应用于识别有噪声的字符。
    在这里插入图片描述
    以上识别效果不好,进行改进:
    思路:增加像素数目,即将原来5×3的像素块,变为9×9的像素块,这样,网络“记忆”的信息就多了,识别也更准确。
    在这里插入图片描述


    4. 连续Hopfield网络

    CHNN&DHNN的主要区别:

    • 输入输出不同:DHNN输入输出都是离散值,CHNN输入输出都是连续的模拟量;
    • 激活函数不同:DHNN的激活函数为符号函数,CHNN激活函数支持多种,包括线性函数、非线性函数(sigmoid)等;
    • 工作方式不同:DHNN支持同步或者异步,CHNN主要是同步工作。

    4.1 CHNN网络结构

    • CHNN中所有神经元都随时间t并行更新,网络状态随时间连续变化;
    • CHNN模型可与电子线路对应,每一个神经元可用一个运算放大器来模拟;
    • 神经元的输入与输出分别用运算放大器的输入电压 u i u_i ui和输出电压 v i v_i vi表示;
    • 连接权 w i j w_{ij} wij用输入端的电导表示
    • 每个神经元有一个用于设置活电平的外界输入偏置电流,相当于阈值
    • c i c_i ci 1 g i \frac{1}{g_i} gi1上分别为运放的等效输入电容和电阻,模拟生物神经元的输出时间常数。

    在这里插入图片描述

    4.2 CHNN网络拓扑

    在这里插入图片描述

    4.3 CHNN几个特点

    • 具有良好的收敛性;
    • 具有有限个平衡点;
    • 如果平衡点稳定,则网络是渐进稳定的;
    • 渐进稳定平衡点是网络能量函数的局部极小点;
    • 能将任意一组希望存储的正交化矢量综合为网络的渐进平衡点;
    • 网络的存储信息表现为神经元之间互相连接的分布式动态存储;
    • 网络以大规模、非线性、并行的方式进行信息处理;

    4.4 CHNN应用的几个步骤

    应用CHNN解决实际问题,通畅由以下步骤组成:

    • 对于给定问题,要选择一种合适的表示方法,使得神经网络的输出与问题的解相对应;
    • 构造网络能量函数,使其最小值对应于问题的最佳解;
    • 将构造的能量函数和标准能量函数的方程比较,可推出神经网络的权值与偏流的表达式,从而确定网络结构;
    • 构建网络后,其稳态就是在一定条件下的问题优化解,可以通过电路或者计算机模拟求解。

    4.5 TSP 问题

    在这里插入图片描述
    旅行商问题:某旅行商要拜访多个城市,要求:

    • 从某个城市出发,最后回到该城市
    • 每个城市只能访问一次
    • 所走路程最近

    当有3个城市:有 1 1 1 种方法
    当有5个城市:有 12 12 12 种方法
    当有7个城市:有 360 360 360 种方法
    当有10个城市:有 181440 181440 181440 种方法
    当有15个城市:有生 4.36 × 1 0 10 4.36\times10^{10} 4.36×1010 种方法
    当有20个城市有: 2.43 × 1 0 19 2.43 \times 10^{19} 2.43×1019 种方法
    当有31个城市有: 1.27 × 1 0 35 1.27×10^{35} 1.27×1035 种方法

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    5. 双向联想记忆神经网络(BAM)

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    Bart Kosko
    双向联想记忆网络(Bidirectional Associative Memory,BAM):由 Bart Kosko 在1988年提出,可实现双向联想。BAM网有离散型、连续型、自适应型等多种形式。

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    • 双层双向网络
    • 信息可以双向传播
    • 状态输出为单极性二进制{1,0},或者双极性离散值{1,一1}
    • 不同方向的输入,使用的权重矩阵互为转置 W W W W T W^T WT

    5.1 网络运行过程

    在这里插入图片描述

    5.2 能量函数与权值设计

    在这里插入图片描述

    5.3 网络特点

    1.网络设计比较简单

    • 只需要几组输入和几组典型输出
    • 权值由输入输出简单计算得到
    • 运行时由实际输出与权向量矩阵做内积计算得到相应的输出

    2.大规模并行处理,可以处理较大的数据量
    3.实时性和容错性较好
    4.无需对输入向量进行预处理,可直接输入,不需要编码和解码


    6. 玻尔兹曼机(BM)

    在这里插入图片描述
    玻尔兹曼机〈Bolt zmann Machine):也称Stochastic Hopfield Network with Hidden Units,是一种随机递归神经网络,可以看做是一种随机生成的HopfieId网络。1983年-1986年,由Hinton和Sejnowski提出,该神经网络只有0和1两种状态,其取值根据规律统计法则决定,其形式与注明的统计力学家
    BoItzmann提出的分布相似,因此被称为BoItzmann机。

    • 有可见节点和藏节点之分;
    • 形式上和单层反馈网络DHNN非韋接近;
    • 可见节点实现输入输出,隐藏节点实现输入输出间的联系;
    • 从功能上看,和三层BP网络比较接近;
    • 权重矩阵对称,且自反馈为0,即 w i j = w j i w_{ij}=w_{ji} wij=wji w i i = 0 w_{ii}=0 wii=0

    在这里插入图片描述

    6.1 模拟退火算法

    模拟退火算法(SimulatedAnneal)】:所谓退火是指物体温度逐渐降低的现象,随着温度降低,物体的能量状态会低,在结晶状态时能量最低。模拟退火算法也是模拟退火的过程,但是它在搜索过程中加入了随机因素:即在达到最优值(可能是局部最优值)后会以一定的概率跳出来。如右图,当搜索到局部最优值B后,会按照某个概率继续向右移动,使得搜索有可能跳出局部最优值,而去获得下一个最优值(可能是局部最优也可能是全局最优)。

    在这里插入图片描述
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    6.2 BM的能量函数

    在这里插入图片描述
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    6.3 BM的特点

    在这里插入图片描述

    6.4 自联想与异联想

    自联想的输出节点和输出节点相同,即可见节点既是输入节点又是输出节点;异联想的输出节点
    和输入节点不同,即部分可见节点为输入节点,其余可见节点为输出节点。
    在这里插入图片描述
    通过有导师学习,BM可以对训练集中各模式的概率分布进行模拟,从而实现联想记忆。学习的
    目的是通过调整网络权值使训练集中的模式在网络状态中以相同的概率再现。

    • 到第一阶段:正向学习
      向网络输入一对输入一输出模式,将网络的输入一输出节点限制到期望的状态,即固定住输入输出的状态,而去自由调整隐藏层,以完成输入输出之间的映射。

    • 第二阶段:反向学习
      对于异联想学习,用输入模式固定输入节点,而让输出和隐藏节点自由活动;对于自联想学习让可见节点和隐藏节点都自由活动,以体现输入一输出对应规律的模拟情况。输入一输出的对应规律表现为网络达到热平衡时,相连节点状态同时为1的概率。期望对应规律与模拟对应规律之间的差别就表现为两个学习阶段所对应的平均概率的差值,基于该值去调节权重。

    6.5 受限玻尔兹曼机

    聪明绝顶警告!
    在这里插入图片描述

    Paul Smolesky

    受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM),是一种简化的特殊的玻尔兹曼机,1986年由Paul Smolensky提出。和BM比,其隐藏层中的节点之间没有互相连接,其可见节点间也没有连接,因此其计算相对更简单。RBM可以应用于降维、分类、协同过滤、特征学习和主题建模等领域,根据任务的不同,可以选择监督学习或者非监督学习等方式进行神经网络模型训练。

    在这里插入图片描述

    • 到两层结构:可见层和隐藏层
    • 同层内无连接,不同层全连接:同层内节点激活状态独立
    • 节点状态二值状态:0 和 1
    • 计算相对BM简单
    • 只要隐层节点足够多,能拟合任何离散分布

    课程链接:https://edu.aliyun.com/course/1923

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  • 反馈神经网络Hopfield网络

    万次阅读 2015-08-06 23:34:20
    经过一段时间的积累,对于神经网络,已经基本掌握了感知器、BP算法及其改进、AdaLine等最为简单和基础的前馈型神经网络知识,下面开启的是基于反馈型的神经网络Hopfiled神经网络。前馈型神经网络通过引入隐层及非...
  • 图Z0303(a)中Rf、Cf、Re1是联系输出回路与输入回路的元件,故Rf、Cf、Re1是反馈元件,它们组成反馈网络,引入级间反馈。 (2)判断是电压反馈还是电流反馈。 可用两种方法来判别,一是反馈网络直接接在放大电路...
  • 先将反馈网络与放大电路的输入段断开,然后设定输入信号有一个正极性的变化,再接上反馈网络看反馈回来的量是正极性的还是负极性的,若是负极性,则表示反馈量是削弱输入信号,是负反馈,反之则为正反馈。...
  • 本文介绍了反馈神经网络,包括Hopfield网络,离散Hopfield网络(DHNN),连续Hopfield网络(CHNN),双向联想记忆网络(BAM),玻尔兹曼机(BM),受限玻尔兹曼机(RBM)。其中对于BAM、BM、RBM只是对其进行了简单的...
  • 针对网络分析法ANP(Analytic Network Process)在防治工程决策中的应用及滑坡灾害风险评价体系尚有多种类型等问题,通过分析滑坡灾害危险性、易损性、破坏损失、防治工程四个评价内容的反馈作用,应用ANP构建了滑坡灾害...
  • 运算放大器中的正负反馈判断和电压电流反馈判断

    万次阅读 多人点赞 2019-03-01 12:45:53
    一、正负反馈判断 这里我们采用瞬时极性法。 假如,瞬时电压vi为+,则经过同相端,Vout为+,经过R1,R2分压,Vr也为正。 集成运放的差模输入电压等于输入电压与反馈电压的差: 差模电压=Vi-Vr,正-正,削弱了...
  • 电路中反馈及运放

    2021-01-13 00:23:55
    先将反馈网络与放大电路的输入段断开,然后设定输入信号有一个正极性的变化,再接上反馈网络看反馈回来的量是正极性的还是负极性的,若是负极性,则表示反馈量是削弱输入信号,是负反馈,反之则为正反馈。...
  • 判断电流/电压反馈的方法

    千次阅读 2019-12-15 00:03:02
    判断电流反馈还是电压反馈 ,可采用以下方法。 1.短路法 将输出端短路 ,即令Vo=0,此时若反馈不存在 ( Xf =...对共发射极放大电路 ,可以根据反馈网络接在输出端的位置来判断反馈网络从集电极向前级反馈的为电压反馈...
  • 反馈式神经网络之HNN

    万次阅读 2018-10-18 11:35:11
    反馈式神经网络之HNN 神经网络 神经网络的简介 人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN ),它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象, 建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。同时也直接...
  • 电路的串并联反馈类型判断

    千次阅读 2019-02-22 09:48:35
    前言: 此非本人原著,实为以前在网上摘录,然已忘记摘引处,最近在电脑里翻阅出来,觉得很有用。遂用博客录之。自温故用。 //-------------------------------...串联反馈与并联反馈的区别:在于基本放大电路的输入...
  • 【模电笔记】5.放大电路中的反馈

    千次阅读 多人点赞 2021-10-29 22:17:14
    放大电路中的反馈,有详细的习题解答
  • 放大电路中的反馈一、反馈的基本概念和判断方法1. 反馈的概念2. 反馈的基本类型3....按照反馈的定义,反馈电路应该包含基本放大电路反馈网络(A)和反馈网络(F)两个部分。前者主要功能是放大信号,后者主要
  • 计算机网络知识汇总(超详细整理)

    万次阅读 多人点赞 2021-06-22 15:44:13
    为了准备期末考试,同时也是为了之后复习方便,特对计算机网络的知识进行了整理。本篇内容大部分是来源于我们老师上课的ppt。而我根据自己的理解,将老师的PPT整理成博文的形式以便大家复习查阅,同时对于一些不是很...
  • 模电笔记 反馈

    千次阅读 2020-08-03 21:21:37
    介绍反馈,四种组态的反馈及其判断方法
  • 需要程序判断当前环境是外网还是内网,以兼容内、外网两种使用方式,分别做处理。 // 当前vue项目,所以没有使用jquery、ajax。而使用原生httpRequest let that = this // 第一步:建立所需的对象 var ...
  • 本文综合整理常用的神经网络,包括生物神经网络、人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络;参考了许多高校的课程、论文、博客和视频等。文章的结构是先进行概念了解,然后结合图片、结构图、一步...
  • 电压反馈运放和电流反馈运放

    千次阅读 2020-07-15 11:44:00
    本推文对电流反馈运放和电压反馈运放两种放大器的特性和功能进行了对比和分析,指出了两者的众多相似点和应用注意事项。 引言 电压反馈(Voltage Feedback,VF)运放是最常见的运算放大器。但是,尽管电流反馈...
  • 方法一:通过navigator.onLine属性判断,返回true为有联网状态,false为断网状态。 1 //方法一 2 if(navigator.onLine) { 3 console.log('联网状态'); 4 } else { 5 console.log('断网状态'); 6 }; ...
  • 反馈、负反馈傻傻分不清?看这篇电路深度讲解

    万次阅读 多人点赞 2020-02-11 12:43:01
    反馈,就是把放大电路的输出量的一部分或全部,通过反馈网络以一定的方式又引回到放大电路的输入回路中去,以影响电路的输入信号作用的过程。 1.2 放大电路中引入反馈的作用 放大电路静态工作点会随温度的变化...
  • 针对 iOS 网络权限的监控和判断

    千次阅读 2019-12-27 18:06:41
    一直都有用户反馈无法正常联网的问题,经过定位,发现很大一部分用户是因为网络权限被系统关闭,经过资料搜集和排除发现根本原因是: 第一次打开 app 不能访问网络,无任何提示 第一次打开 app 直接提示「已为...
  • 一篇文章“简单”认识《循环神经网络》(更新版)

    千次阅读 多人点赞 2021-04-08 21:41:05
    循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN),是一种反馈网络,模拟“人脑记忆功能”,常用于语言识别、机器翻译、视频分析、生成图像描述等。 循环神经网络通过使用带自反馈的神经元,使得网络的输出不仅和...
  • 所有神经网络的关系和分类-附思维导图

    千次阅读 多人点赞 2020-10-10 18:01:15
    目录1 思维导图1 神经网络雏形--感知机2 前馈神经网络(feedforward neural network,FNN)2.1 单层前馈神经网2.1.1 径向基神经网络(Radial Basis Function,RBF)2.1.1.1 广义回归神经网络(General Regression Neural ...
  • 在搜索最优解的过程中,利用三角不等式定理对解进行预判断,不理想的解被删除,起到预防反馈作用,降低求解的空间复杂度,提高求解效率和准确性。将该算法应用于SP和TSP问题实验仿真,结果表明,该算法有效降低了解空间...
  • 很长一段时间以来,防火墙这个神奇的“玩意”在我的电脑上基本属于名存死亡,因为做网络软件开发的缘故,经常需要别人连接我的电脑来进行测试,打开Windows的防火墙常常出现网络无法联通的情况,所以在我的电脑上...

空空如也

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