鎳基合金材料對很多科研領域有著密切的聯(lián)系，目前在一些解決方案中激活函數(shù)通過處理單元的凈輸入來指定單元響應此輸入將產(chǎn)生的響應。激活函數(shù)通常被選擇為非線性函數(shù)，它是神經(jīng)網(wǎng)絡的一個特征，來源于非線性特征。目前，“Sigmoid函數(shù)”和“正切雙曲函數(shù)”是一般應用最廣泛的激活函數(shù)。顯示了激活函數(shù)。輸出激活函數(shù)的值為單元格的輸出值。鎳基合金材料設計人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有以下關鍵特征，如非線性、并行操作、學習、泛化、容錯和靈活性、處理缺失數(shù)據(jù)、使用多個變量和參數(shù)以及適應性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的應用主要用于預測、分類、數(shù)據(jù)關聯(lián)、數(shù)據(jù)解釋和數(shù)據(jù)過濾過程。
鎳基合金材料在人工神經(jīng)網(wǎng)絡中，根據(jù)鎳基合金材料結構;人工神經(jīng)網(wǎng)絡分為前向和反饋兩種，這取決于它們包含的神經(jīng)元的方式。只有一個從一層到下一層的鏈接。與前饋(FF)神經(jīng)網(wǎng)絡不同的是，細胞的饋出不僅僅是它后面那層細胞的輸入。還可以將其鏈接為前一層或其層中的任何單元格的輸入。在這種結構下，反饋神經(jīng)網(wǎng)絡表現(xiàn)出非線性的動態(tài)行為。根據(jù)學習算法的不同，將神經(jīng)網(wǎng)絡分為咨詢學習、少顧問學習和強化學習三種類型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡根據(jù)學習時間的不同分為靜態(tài)學習和動態(tài)學習。按層次劃分，單層網(wǎng)絡僅由輸入和輸出組成。
鎳基合金材料設計在多層傳感器中，許多神經(jīng)元在結構上是非線性的激活函數(shù)，并且它們之間具有一定優(yōu)勢的結構稱為多層傳感器。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的培訓與測試對于很多應用來說非常重要，雖然人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和神經(jīng)細胞的數(shù)量不同，但對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的形成沒有公認的規(guī)則。鎳基合金材料設計隱含層數(shù)不足的人工神經(jīng)網(wǎng)絡在求解復雜函數(shù)方面存在不足，而隱含層數(shù)過多的人工神經(jīng)網(wǎng)絡會導致不穩(wěn)定。確定隱藏層的數(shù)量后遇到的問題是確定每一層中有多少神經(jīng)元。輸入層沒有問題;這個數(shù)等于系統(tǒng)的輸入數(shù)。
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