1.手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务 分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线 2.利用torch.nn实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务 分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线 3.在多分类实验的基础上使用至少三种不同的激活函数 对比使用不同激活函数的实验结果 4.对多分类任务中的模型评估隐藏层层数和隐藏单元个数对实验结果的影响 使用不同的隐藏层层数和隐藏单元个数，进行对比实验并分析实验结果 5.在多分类任务实验中分别手动实现和用torch.nn实现dropout 探究不同丢弃率对实验结果的影响（可用loss曲线进行展示） 6.在多分类任务实验中分别手动实现和用torch.nn实现L2正则化 探究惩罚项的权重对实验结果的影响（可用loss曲线进行展示） 7.对回归、二分类、多分类任务分别选择上述实验中效果最好的模型，采用10折交叉验证评估实验结果 要求除了最终结果外还需以表格的形式展示每折的实验结果

"自适应前馈射频功率放大器设计" 自适应前馈射频功率放大器设计是指采用自适应前馈技术和包络检测技术来设计射频功率放大器。这种技术考虑到实际中可能遇到的问题，从而对复杂问题进行简化，不仅从理论上，而且从实践上证实了他的可实现性。 在现代无线通信中，人们广泛采用工作于甲乙类状态的大功率微波晶体管来提高传输功率和利用效率。然而，无源器件及有源器件的引入、多载波配置技术的采用等，都将导致输出信号的互调失真。因此，在设计射频功率放大器时，必须对其进行线性化处理，以便使输出信号获得较好的线性度。 常用的线性化技术包括功率回退、预失真、前馈等。其中，功率回退技术能有效地改善窄带信号的线性度，而预失真技术和前馈技术，特别是前馈技术，由于其具有高校准精度、高稳定度以及不受带宽限制等优点，成了改善宽带信号线性度时所采用的主要技术。 本文首先简述了普通的前馈线性化技术，然后在此基础上进行改进，添加了自适应算法，并通过信号包络检测技术提取出带外信号进行调节，从而达到改善输出信号线性度的目的。 前馈基本原理最基本的前馈放大器原理如图1所示。他由2个环路组成：环路1由功分器、主放大器、耦合器1、衰减器1、相移器1、延时线1、合成器1组成。输入的RF信号，即2个纯净的载波信号，经功分器后被分成两支路信号：上分支路为主功率放大器支路，纯净的RF载波信号经过该支路后产生放大后的载波信号和互调失真信号；下分支路为附支路，纯净的RF载波信号经过该支路后被延时，主功率放大器支路输出的非线性失真信号经衰减器1和相移器1后，与附支路输出的信号在合成器1中合成，调节衰减器1和相移器1使两支路信号获得相等的振幅、180''相位差以及相等的延迟。 环路2，也叫失真信号消除环路，由延时线2、辅助放大器、衰减器2、相移器2、耦合器2组成。同样也有两条分支支路：上分支路将主放大器输出的非线性失真信号延时后送人耦合器2；下分支路将环路1提取出的互调失真信号进行放大、衰减、相移后也送人耦合器2，调节衰减器2和相移器2，直到耦合器2输出的信号中互调失真信号最小，也就是IMD最小，则此时输出的信号就是放大的射频信号。 自适应前馈射频功率放大器的设计中，引入了自适应技术，以便能及时获得载波信号在振幅、相位以及延时上的匹配。自适应前馈系统的结构如图2所示。他由3个环路构成：环路1主要用于提取互调失真信号，环路2主要用于消除失真信号，而环路3则主要用于检测互调失真信号功率。 在具体的实现结构上，在合成器1后面又添加了功分器2，其目的是对信号υd(t,g, ψ)进行功率检测，很明显，如果调节α使得合成器1两输入信号的幅度、相位以及延迟都达到匹配，那么这里检测到的功率将只有互调失真信号υe(t)的平均功率尸+而他是很小的，换句话说，如果检测到功分器2输出的功率足够的小，那么此时对α的调节就达到了最优，即RF载波信号已被最大程度的消除了，而保留下来的仅有互调失真信号υe(t)。 进入环路2的互调失真信号经过辅助放大器放大，矢量调制器2（其调制系数为复系数β）调节后，与经过延时线2的主放大器输出信号在合成器2中合成。该环路对互调失真信号的振幅及相位调节同样也采用自适应技术，其数学原理如上所述，但在实现的结构上，却与环路1不同，环路1是通过直接检测合成器1的输出信号来判定RF载波信号是否被抵消到最小值，而环路2在判定互调失真信号是否被抵消到最小值时，却需要引入第三个环路。 我们知道，对于相同功率的输出信号，线性信号的包络要大于非线性信号的包络，而二者的包络差值信号就是互调失真信号，最大限度减小其包络差值信号，就能最大程度地改善输出信号的线性度，从而减小IMD。环路3的工作原理正在于此。他处理的两路信号一路是线性信号，即经过延时线3及功分器4的RF载波信号，另一路是非线性信号，即经前馈系统环路1和环路2后由合成器2输出的信号。

身份证前六位地区码对照表；身份证号码对应籍贯的集合Excel版本，可以用于个人信息校对和籍贯信息提取。

在本文中，我们报告了通过LHCf实验在s = 13TeV质子-质子碰撞的情况下测量的伪快速区域η> 10.94和8.99>η> 8.81中正向光子的产生截面。 将2015年6月获得的0.191nb-1数据的分析结果与几种超强相互作用模型的预测结果进行了比较，这些模型用于超高能宇宙射线的空气淋浴模拟中。 尽管没有一个模型与数据完全吻合，但是EPOS-LHC在模型中显示出与实验数据的最佳一致性。

我们详细分析了在质心中心处的LHC前景，即通过压缩的超对称情形，通过独家的光子引发对产生，在带电电弱搜索中，质子中心的s $$ \ sqrt {s} $$ = 14 TeV，衰变为轻子。 。 与背景通常不堪重负的包容性频道相比，这可能会增加灵敏度。 我们特别注意在大型强子对撞机在敌对的，高度堆积的环境中进行此类搜索所面临的挑战，同时密切考虑了将要出现的背景。 我们关注的信号是独家生产的同味介子和电子对，在最终状态下能量丢失，并且两个传出的完整质子由与ATLAS和CMS结合安装的专用前向质子探测器记录。 我们给出了120–300 GeV的子链质量和10–20 GeV的子链-中性质量分裂的结果，发现可以将相关背景控制在预期信号产生水平。 最重要的背景是由于质量较低的半排他性轻子对的产生，初始质子解离系统中产生的质子在前向检测器中的配准以及堆积事件中产生的前向质子与包含性的同时发生。 模仿信号的中央事件。 我们还将概述一系列可能的方法，以进一步抑制这些背景以及扩大信号产量。

## 1.前馈神经网络 一种单向多层的网络结构，信息从输入层开始，逐层向一个方向传递，一直到输出层结束。前馈是指输出入方向是前向，此过程不调整权值。神经元之间不存在跨层连接、同层连接，输入层用于数据的输入，隐含层与输出层神经元对数据进行加工。 ## 2.反向传播算法 （英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 ## 3.BP神经网络： 也是前馈神经网络，只是它的参数权重值是由反向传播学习算法调整的。 ## 4.总结： 前馈描述的是网络的结构，指的是网络的信息流是单向的，不会构成环路。它是和“递归网络”(RNN)相对的概念；BP算法是一类训练方法，可以应用于FFNN，也可以应用于RNN，而且BP也并不是唯一的训练方法，其

大家好，欢迎来到本视频中的优势，讨论如何在您要更改前面板窗口大小时使用户界面自动调整大小，所以让我们从一个简单的示例开始 将包括权重 波形图然后我必须放入控件，所以这基本上是为了改善用户体验。开始我的窗口大小现在这么大，当你可以看到我可能制作的时候。前面板屏幕 图表的大小以及按钮保持不变 这实际上在用户体验方面并不是很好。因为你有很多空白空间。 现在我们要做的是改变我的前面板的属性，这样每当我要改变前面板的大小时，用户界面例如在这种情况下，两个布尔按钮以及波形图将根据大小调整大小。前面板以便实现利用空白空间右键单击底部角窗格调整大小，然后如果您选择第一个选项控件的大小。然后图形将根据我的前面板窗口的大小。但问题是因为前面板变得太小，按钮会重叠。

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