2022年6月27日 · DNN与SNN 一样，本质上是一类神经网络的总称，FCNN中隐藏层很多时可以是DNN， 卷积神经网络 （CNN）、循环神经网络（RNN）等，如果层数很多，也是DNN的一种。 在一般的文章中，或许是考虑与单层感知机等模型的差别，习惯上把含有较少的隐藏层的FCNN也称作是DNN神经网络。 在本篇文章中，由于使用了BP算法，并且为了叙述方便，将该神经网络统一称作BP神经网络。 即然命名为神经网络，肯定是与生物体的神经网络有着相似之处，就像 …

dnn，即深层神经网络，是指有多个隐含层的神经网络。 全连接网络，是指前一层的每个神经元会都与下一层的全部神经元连接。 多层感知器，更准确的名称是全连接 前馈神经网络 ，前馈区别于循环结构，输入信息在预测过程中只会单向传播。

本文介绍了深度学习中常见的三种网络结构：全连接网络（fc）、卷积神经网络（cnn）和循环神经网络（rnn）。 FC网络适用于简单场景，参数较多；CNN在图像处理中表现出色，利用卷积核减少参数；RNN则擅长处理序列数据，如语音识别和机器翻译。

2.FC（全连接）： "FC" 表示全连接层，与 "Linear" 的含义相同。 在神经网络中，全连接层是指每个神经元都与上一层的所有神经元相连接。 每个连接都有一个权重，用于线性变换。

2020年3月20日 · 全卷积网络 (full convolutional network,FCN)是从抽象的特征中恢复出每个像素所属的类别。 即从图像级别的分类进一步延伸到像素级别的分类。 FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割问题。 与经典的CNN在卷积层使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷基层的特征图（feature map）进行上采样，使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每一个像素都产生 …

2022年11月12日 · FC-DNN即Fully-Connected (FC) Deep Neural Network (DNN)，在输入和输出层的中间有一系列全连接层，本例使用的DNN网络结构如下： 这个FC-DNN结构的中间层设计了三个全连接层，全连接顾名思义就是每个节点都互相连接，三个层的神经元数量分别是20、10、5。

该结构采用五层全连接dnn（fc-dnn）结构，取代了传统ofdm接收机的所有模块，包括fft、ce、sd和qam解调。 这种数据驱动的方法将接收机视为一个黑匣子，利用无线通信中的专家知识，导致基于FC-DNN的接收机无法解释和预测。

2021年3月25日 · 全连接（FC）网络结构是最基本的神经网络/深度神经网络层，全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连。 全连接层在早期主要用于对提取的特征进行分类，然而由于全连接层所有的输出与输入都是相连的，一般全连接层的参数是最多的，这需要相当数量的存储和计算空间。 参数的冗余问题使单纯的FC组成的常规神经网络很少会被应用于较为复杂的场景中。 常规神经网络一般用于依赖所有特征的简单场景，比如说房价预测模型和在线广告推荐模型使用的 …

2020年10月15日 · 全连接（FC）网络结构是最基本的神经网络/深度神经网络层，全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连。 全连接层在早期主要用于对提取的特征进行分类，然而由于全连接层所有的输出与输入都是相连的，一般全连接层的参数是最多的，这需要相当数量的存储和计算空间。 参数的冗余问题使单纯的FC组成的常规神经网络很少会被应用于较为复杂的场景中。 常规神经网络一般用于依赖所有特征的简单场景，比如说房价预测模型和在线广告推荐模型使用 …

CNN 可以看成是普通 FC（Fully Connected）DNN 的特殊形式。 特殊在以下几个方面： 由于 CNN 是多种 Layer 的花式堆叠，不像 FC DNN 有统一的结构，因此无法给出整个网络的 BP 公式，这里我们只关注两个 Layer 之间的 BP。 接下来，本部分会介绍 Convolutio Layer 的 BP。 由于 Pooling Layer 的 BP 相对简单，就不增加篇幅了。 建议对 FC DNN 的 BP 不熟悉的同学，可以先看看本专栏的“ 当我们在谈论 Deep Learning：DNN 与 Backpropagation ”，下面整体思路与 …