基本型是一种基础的网络结构，它由一个输入层、一个输出层以及中间的隐含层组成。其中，输入层接受输入数据，输出层输出网络的预测结果，隐含层则在输入层和输出层之间进行信息的处理和传递。基本型网络结构如下图所示：
基本型的训练过程如下：
- 前向传播：将输入数据输入网络，逐层计算隐含层和输出层的激活值，得到网络的预测结果。
- 反向传播：计算输出层预测结果与真实标签之间的误差，并根据误差反向传播至隐含层和输入层，更新网络权重和偏置项。
- 重复前向和反向传播：重复前向和反向传播的过程，直至网络达到收敛或者达到预定的训练次数。
基本型网络结构具有以下优势：
- 结构简单，易于理解和实现。
- 训练速度快，收敛效率高。
- 适用于小规模数据集和简单任务的处理。
但是，基本型网络结构也存在着一些局限性：
- 表达能力有限，难以处理复杂的任务。
- 容易过拟合，需要使用正则化技术来缓解。
- 泛化能力较弱，对噪声和扰动敏感。
为了克服基本型网络结构的局限性，人们提出了各种改进型的网络结构，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变压器神经网络（Transformer）。这些改进型的网络结构通过引入卷积操作、循环连接或注意力机制，提升了网络的表达能力和泛化能力，从而能够处理更为复杂的任务。
基本型网络结构是一种简单易用的基础网络结构，适用于小规模数据集和简单任务的处理。对于复杂任务和噪声较大的数据集，需要采用更为复杂的改进型网络结构。
轴承代号由基本代号，前置代号和后置代号构成。 基本代号表示轴承的基本类型，结构和尺寸。 前置代号表示轴承零件置于基本代号之前。 后置代号表示轴承结构形状，尺寸，密封，保持架，公差，游隙，热处理，包装，技术要求等有改变时，在轴承基本代号后添加的补充代号。 1 ，前置代号前置代号R直接放在轴承基本代号之前，其余前置代号用小圆点与基本代号隔开。 GS—推力圆柱滚子轴承座圈。 例：GS.K –-滚动体与保持架的组合件。 例:：推力圆柱滚子与保持架的组合件K.。 R –-不带可分离内圈或外圈的轴承。 例：RNU207-不带内圈的NU207轴承。 WS—推力圆柱滚子轴承轴圈。 例：WS.。 2 后置代号后置代号置于基本代号的后面.当具有多组后置代号时，应按轴承代号表中所列后置代号的顺序从左至右的排列。 某些后置代号前用小圆点与基本代号隔开。 (1) 内部结构A，B，C，D，E内部结构变化例1：角接触球轴承7205C，7205E，7205B，C-15度接触角，E-25度接触角，B-40度接触角。 例2：圆柱滚子,调心滚子及推力调心滚子轴承N309E,E,E-加强型设计，轴承负载能力提高。 VH-滚子自锁的满滚子圆柱滚子轴承(滚子的复圆直径不同于同型号的标准轴承)。 例：NJ2312VH(2)轴承的外形尺寸及外部结构DA-带双半内圈的可分离型双列角接触球轴承。 例：3306DADZ-圆柱型外径的滚轮轴承。 例：ST017DZK-圆锥孔轴承,锥度1：12。 例:2308K。 K30-圆锥孔轴承，锥度1：30。 例K30。 2LS-双内圈，两面带防尘盖的双列圆柱滚子轴承。 例：NNF5026C.2LS.V-内部结构变化，双内圈，两面带防尘盖，满滚子双列圆柱滚子轴承。
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