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  •   2)反馈深度网络(feed-back deep networks, FBDN)   3)双向深度网络(bi-directionaldeep networks, BDDN) 反馈深度网络(feed-back deep networks, FBDN)   由多个解码器层叠加而成。 主...

    深度神经网络可以分为3类:

      1)前馈深度网络(feed-forwarddeep networks, FFDN)
      2)反馈深度网络(feed-back deep networks, FBDN)
      3)双向深度网络(bi-directionaldeep networks, BDDN)

    反馈深度网络(feed-back deep networks, FBDN)

      由多个解码器层叠加而成。

    主流的反馈深度网络

    1)反卷积网络(deconvolutionalnetworks, DN)

      (a)单层反卷积网络:反卷积网络是通过先验学习,对信号进行稀疏分解和重构的正则化方法。
      (b)反卷积网络:单层反卷积网络叠加(多个反卷积层叠加),可得到反卷积网络。
      常见于GAN和编码解码器。主要应用于网络的可视化、GAN。
      反卷积网络训练时,使用一组不同的信号y,求解C(y),进行滤波器组f和特征图z的迭代交替优化。训练从第1层开始,采用贪心算法,逐层向上进行优化,各层间的优化是独立的。

    2)层次稀疏编码网络(hierarchical sparse coding, HSC)

      一种无监督的神经网络学习架构。不是自编码器!而是自编码器的解码部分。
      反卷积网络与层次稀疏编码网络的不同:在反卷积网络中对图像的分解采用矩阵卷积的形式,而在稀疏编码中采用矩阵乘积的方式。

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  • 引入深度反馈

    2019-09-29 16:38:42
    为了扩展运算放大器的输入线性范围,可以将运放作为基本放大器,引入深度反馈,让反馈信号抵消部分输入信号,从而保证运放工作在线性放大状态。 1、负反馈——反向输入组态 由叠加原理可知: 引入深度负...

    一、负反馈:

    为了扩展运算放大器的输入线性范围,可以将运放作为基本放大器,引入深度负反馈,让反馈信号抵消部分输入信号,从而保证运放工作在线性放大状态。

    1、负反馈——反向输入组态

    由叠加原理可知:

    引入深度负反馈,则可以迫使净输入电压Uid趋于0,而保证运放工作在线性放大区,即:

    令Uid=0,得:

    其闭环电压传输特性曲线:

    可知,引入深度负反馈后线性放大范围大大扩展了。 

    2、负反馈——同相输入组态

     

     引入深度负反馈,令净输入电压Uid=0,得:

    其闭环电压传输特性曲线:

    可知,负反馈越强,闭环增益下降越多,线性放大范围展宽也越多。

     

    三、引入正反馈

     

    将反馈引向同相端可变成正反馈,正反馈非但不能展宽线性放大范围,反而使许多性能更加恶化。

    1、正反馈——同相输入组态

    由电压叠加原理得:

    2、正反馈——反向输入组态

    由电压叠加原理得:

    转载于:https://www.cnblogs.com/CYP01/p/5348074.html

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  • 前面说了那么多负反馈,那么负反馈好处都有啥?说对了运放就给他。嗯,好处有啥,请听我娓娓道来......1.增强放大电路的稳定性2.改善放大电路的非线性失真3.抑制放大电路内部的噪声及干扰你这口说无凭,得给出点证据...

    学渣的模电笔记

    首先说明,这一部分内容比较冗杂......

    前面说了那么多负反馈,那么负反馈好处都有啥?说对了运放就给他。

    嗯,好处有啥,请听我娓娓道来......

    1.增强放大电路的稳定性

    2.改善放大电路的非线性失真

    3.抑制放大电路内部的噪声及干扰

    你这口说无凭,得给出点证据吧?

    好的,上图

    b7a0b177c2c3b257d81a1f293a4879a8.png

    敲黑板,看重点

    开环增益

    (就是比较基本放大器输出输入放大比)

    反馈系数

    闭环增益

    (比较的是整个电路的输出输入比)
    这个公式一定要记清楚了

    (它的分母称为反馈深度)

    当环路增益

    1时,这个公式可以写成

    记清楚

    这就“俗称”深度负反馈

    啰啰嗦嗦说了这么多,问题是之前的好处什么的还没证明出来

    别急

    且看

    姑且先不考虑增益的相位关系

    对它求导,得到

    (这个自己推去,高中生都会)

    换作微分形式

    如果这时,你想知道开环增益变化能对闭环增益造成多大影响,请问该怎么做?

    那就试试算出当开环增益变化时,相应闭环增益的变化量不就得了?

    于是,就有了

    (dA表示变化量)

    于是乎,可以得知,当开环增益变化时,闭环增益变化量是其的

    看个问题,反馈系统的开环增益A=

    ,闭环增益
    =100,如果A 下降20%,那么
    下降多少?

    %=0.002%(里不厉害?)

    我滴天,开环增益变化这么大,闭环增益却依旧纹丝不动,这增益稳定性~~

    那不是还可以改善失真现象吗?

    先上图

    7aa56c45f75e34fbd460cc98a0e220cd.png

    前面说过,当电路中存在非线性元件(像三极管)之类的时,放大电路的输出信号可能会产生非线性失真。就像这幅图,里面正半周的放大幅度是大于负半周的。当加持负反馈调节时,反馈信号将输入信号正半周部分进行了部分的“削减”,使得输出信号的非线性失真状况得以解决。但是,负反馈网络解决不了输入信号就存在非线性失真的问题

    ed2ec955b5826634fffc97a578460567.png

    看看信噪比

    加了反馈网络后

    同样的,这玩意只针对反馈环内的噪声才有抑制作用

    讲讲最关键的

    对通频带的影响

    先说个结论,好记

    是基本放大电路的中频增益

    负反馈网络可以使通频带拓宽为基本放大电路的

    先假设基本放大电路是一个单极点的低通系统,频率特性表达式为

    (还记得不?)

    变换得

    可得上限角频率

    同理,可得下限角频率

    可得通频带

    相应的,闭环通频带

    对输入输出电阻的影响

    就先不讲具体过程了,直接上结论。在上结论之前,请联想

    电压与串联

    电流与并联

    的关系!!!

    输入电阻:

    对于串联负反馈而言,输入电阻变为之前的 (

    ) 倍

    那么对于并联负反馈而言,其就变成了之前的

    输出电阻:

    对于电流负反馈而言,输出电阻变成了之前的 (

    )倍

    对于电压负反馈而言,输出电阻变成了之前的

    仔细看看,串联跟电流,并联跟电压的影响(在数值上)是不是一样的?

    说了这么多,可以说说深度负反馈的实质了。

    看图说

    b7a0b177c2c3b257d81a1f293a4879a8.png

    深度负反馈

    可以得到

    所以,当电路引入深度负反馈时,可以忽略净输入量

    。这个
    可以是电流也可以是电压。
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  • deep learning 深度网络和BP反馈

    千次阅读 2015-03-26 17:16:26
    Abstract:近两年,DeepLearning(DL)Deep\,Learning(DL)在国内逐渐活跃起来。DeepLearningDeep\,Learning主要应用于图像识别,目标检测等...在DLDL中参数调节的算法尤为重要,大部分参数调节的算法均采用BPBP反馈

    Abstract:近两年,DeepLearningDL在国内逐渐活跃起来。DeepLearning主要应用于图像识别,目标检测等图像处理方面。很多研究机构、企业已经把它运用于文本、语音,甚至金融、电子等行业。我相信DL在未来几年将会在更多的行业中得到应用。在DL中参数调节的算法尤为重要,大部分参数调节的算法均采用BP反馈算法,了解其原理对我们学习原理或者工程运用都非常有用。本文旨在介绍BP反馈的原理,让读者更加了解深度网络的学习过程。

    1. 深度网络


    下面是一个简单的神经网络的结构图。
    这里写图片描述
    对于深度网络,就是加入深度网络,在输入的时候可能加入了卷积(一维卷积可以处理一维的波形,二维卷积一般处理图像,三维卷积一般可以处理视频图像)或者多层隐含层,更或者适合自己领域的一些带参数的处理,这个视情况而定。

    • 一维的深度网络:

    一维信号处理
    一维信号的深度网络,我们也可以看成一种卷积过程,如果学过信号处理,我们可以把这个网络看做一个一维傅里叶变换的形成,提取不同成分的特征(傅里叶是提取不同的频率成分)。对于语音或者其他的电信号的波可以在网络的前面加入蝶形算法形成深度网络,应用于语音识别或者波形识别。对于文本也可以加入带参数预处理方式加入网络的前端。当然对于不同的应用领域的处理方式就不太一样了。

    • 二维深度网络
      二维信号(图像)
      二维的深度网络代表就是卷积神经网络,是先通过卷积再采样,与一维卷积不一样,我理解为一种有限的卷积,而两个完整的信号卷积,如一维信号X和一维信号Y的卷积,是整个序列进行卷积。而二维图像,也可以展开为一个一维信号X,卷积核也可以展开为一个序列Y,这时卷积就是有限长的X信号的与整个Y信号进行卷积。但是卷积的本质不会改变,可以理解为对某一段信号求取不同的成分,对于信号的傅里叶变换,就是求取某一段序列的频率成分。二维深度网络大多运用图像。

    • 三维深度网络
      这里写图片描述
      三维的深度网络主要用于视频方面或者二维信号的时间序列。

    2.BP反馈算法

    下面将讲解BP反馈算法在深度网络中的原理。
    一维网络:
    假如一个4层的深层网络。输入层为3,第一层隐含层为3,第二层隐含层为2,输出层为1(输出层为1一般用于回归,2一般用于分类)。
    那么第一层三个神经元的三个输出分别为
    a(2)1=f(W(1)11x1+W(2)12x1+W(3)13x1)
    a(2)2=f(W(1)21x1+W(2)22x1+W(3)23x1)
    a(2)3=f(W(1)31x1+W(2)32x1+W(3)33x1)
    上述网络加了f()为激活函数
    预期输出值:hW,b(x)=f(W211a(2)1+W(2)12a(2)2+W(2)13a(2)3)
    这样我们就可以写出损失函数:
    J(W,b;x,y)=12hW,b(x)y2
    但是这个函数中有些点不可导或者不连续或者不是严格个凸函数,这样在后面求取梯度的时候会造成错误。那么我们需要加入L2正则。那么此时损失函数可以写为:
    J(W,b)=12hW,b(x)y2+λ2nl1l=1sli=1sl1i=1(W(l)ji)2
    这样损失函数就保证了严格凸连续,是一个强凸二次函数。
    下面可以就可以采用很多策略来优化这些参数。比如:最速下降法,拟牛顿法,牛顿法,有限内存的拟牛顿法等。通常采用是最速下降法(SD)和有限内存的拟牛顿法(LBFGS),因为这两个方法不需要求取海森矩阵Hessian,大大节约了计算的效率和计算机的内存。而牛顿法和拟牛顿法需要求取Hessian矩阵,对于小数据的计算不会造成影响,但是对大数据,尤其是图像,视频这些信息量比较大的数据,那么代价就大了,所以通常采用这两方法进行参数优化。SDLBFGS比较的话,SD计算量更小些,因为LBFGS是用损失函数的梯度近似代替Hessian矩阵。最速下降法的更新公式如下:
    W(l)ij:=W(l)ijαb(l)iJ(W,b)
    那么对于含有激活函数的深度网络,输出神经元(当然可以是多个)的梯度。对于每一个的输出神经元我们可以得到。假设一共有nl层网络,那么输出层为nl,那么每一个神经元我们设定如下:
    δnli=z(nl)iyhW,b(x)2=yia(nl)if(z(nl)i)
    每层l=nl1,nl2,...,2都有如下关系:
    δ(l)i=(sl+1j=1W(l)jiδ(l+1)jf(z(l)i)
    下面具体以图例解释下这个公式:
    BP反馈图例
    假设有两个输出神经元,每个神经输出的损失值分别δ1δ2,输入神经元有三个,分别标号为1,2,3,输入神经元1号与输出神经元连接的权值分别为W11,W12,输入神经元1号与输出神经元连接的权值分别为W21,W22,输入神经元1号与输出神经元连接的权值分别为W31,W32,那么神经元1号的损失和为δ11=W11δ1+W12δ2,相应的神经元2号和3号神经元损失和分别为δ12=W21δ1+W22δ2δ13=W31δ1+W32δ2,
    这个公式可以看做是误差的分配,前一层的多个神经元连接到一个神经元上,这个神经元的损失值求出,然后根据前馈连线的权值算出前一层每一个神经元的损失值,如果输出层有多个神经元,传回前一层就相叠加就可以求出神经元的损失,依次类推到更多的神经元以及更深层的网络层。
    这是每一层W的梯度可以由下式得到:
    W(l)ijJ(W,b)=a(l)jδ(l+1)i
    每一层W的梯度公式如上式子,加上学习率α就可以更新W.使损失函数达到最小。

    怀柔风光
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反馈深度