torch.nn 实现 模型的定义,网络层的定义,损失函数的定义。 上面,我们使用parem= -= learning_rate* param.grad 手动更新参数。 使用torch.optim 自动优化参数。optim这个package提供了各种不同的模型优化方法,包括 ...
仅仅记录神经网络编程主线。 一引用工具包 二读入数据集 输入函数实现在最下面附录 lanar是二分类数据集,可视化如下图,外形像花的一样的非线性数据集。 三神经网络结构 对于输入样本x,前向传播计算如下公式: 损失函数J: 输入样本X: n x,m 假设输入m个样本,每个样本k维,输入神经元n x个数 特征维度k,输出神经个数n y 类别个数。 W : n h,n x b : n h, W : ...
2017-10-27 11:02 0 2744 推荐指数:
torch.nn 实现 模型的定义,网络层的定义,损失函数的定义。 上面,我们使用parem= -= learning_rate* param.grad 手动更新参数。 使用torch.optim 自动优化参数。optim这个package提供了各种不同的模型优化方法,包括 ...
说明:这是我对网上代码的改写版本,目的是使它跟前一篇提到的使用方法尽量一致,用起来更直观些。 此神经网络有两个特点: 1、灵活性 非常灵活,隐藏层的数目是可以设置的,隐藏层的激活函数也是可以设置的 2、扩展性 扩展性非常好。目前只实现了一个学习方法:lm ...
神经网络结构设计指导原则 原文 http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/52821185 下面这个神经网络结构设计指导原则是Andrew NG在coursera的ML课程中提 ...
IDE:jupyter 数据集请查看:鸢尾花数据集 测试效果预览 成功率96.7% 代码已上传到码云 ...
python实现一个简单三层神经网络的搭建(有代码) 废话不多说了,直接步入正题,一个完整的神经网络一般由三层构成:输入层,隐藏层(可以有多层)和输出层。本文所构建的神经网络隐藏层只有一层。一个神经网络主要由三部分构成(代码结构上):初始化,训练,和预测。首先我们先来初始化这个神经网络 ...
IDE:jupyter 抽象程度可能不是那么高,以后再优化。 理论和代码实现的差距还是挺大的 数据集请查看 python构建bp神经网络(一个隐藏层)__1.数据可视化 部分代码预览 git上传.ipynb文件,并不能直接看,所以我上传 ...
1. 背景 使用numpy库手动实现一个前向传播过程 使用pytorch搭建一个简单的分类网络,搭配cifar-10数据集,完成的一个简单物体分类模型的搭建、训练、预测和评估。 2. 数据集介绍 cifar-10数据集是图像分类任务中最为基础的数据集之一,它由60000 ...
代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride、padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...