TensorFlow中深度前馈网络优化研究及其轴承故障诊断应用.pptx
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汇报人:CONTENTS添加章节标题深度前馈网络优化研究深度前馈网络概述优化算法选择优化目标设定优化过程实现TensorFlow框架介绍TensorFlow概述TensorFlow在深度学习领域的应用TensorFlow的安装与配置TensorFlow的基本操作轴承故障诊断应用研究轴承故障诊断概述轴承故障信号采集与预处理深度前馈网络在轴承故障诊断中的应用实验结果分析TensorFlow中深度前馈网络的优化策略模型结构的优化优化算法的改进学习率调整策略正则化技术的应用实验设计与实现数据集准备与划分模型训练与
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前馈网络的粒子群优化研究引言前馈网络可以解决诸如分类、回归等许多重要的机器学习问题。粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法是一种常用的优化算法,具有全局寻优能力和较快的收敛速度。因此,使用PSO算法来训练前馈网络的参数具有很高的价值。本论文旨在介绍前馈网络和粒子群优化算法,并说明如何将两者结合起来来进行优化训练。前馈网络的基础前馈网络(FeedforwardNeuralNetwork,FNN)是一种最常见的神经网络结构。它由多个层级组成:输入层、隐藏层和输出层。输入被
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