技术背景 在前面的几篇博客中，我们分别介绍了MindSpore的CPU版本在Docker下的安装与配置方案、MindSpore的线性函数拟合以及MindSpore后来新推出的GPU版本的Docker编程环境解决方案。这里我们在线性拟合的基础上，再介绍一下MindSpore中使用线性神经网络来拟合 ...

2.1 案例背景 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统，这些系统状态方程复杂，难以用数学方法准确建模。在这种情况下，可以建立BP神经网络表达这些非线性系统。该方法把未知系统看成是一个黑箱，首先用系统输入输出数据训练BP神经网络，使网络能够表达该未知函数，然后用训练好的BP神经网络预测系统 ...

3.1 案例背景 遗传算法（Genetic Algorithms）是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法。 其基本要素包括：染色体编码方法、适应度函数、遗传操作和运行参数。 非线性函数：$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 ...

遗传算法基本的操作分为： 1.选择操作 2.交叉操作 3.变异操作 遗传算法的基本要素包括染色体编码方法、适应度函数、遗传操作和运行参数。 遗传算法优化BP神经网络算法流程如图3-4所示： 遗传算法实现：遗传算法优化BP神经网络的要素包括种群初始化、适应度函数、选择操作、交叉 ...

import torch import numpy import random from torch.autograd import Variable import torch.nn.funct ...

*0.6+智*0.3+体*0.1 但学校没有公布这些规则，家长们希望通过神经网络计算出学校的上述规则 ...

上一篇文章我们介绍的线性模型的求解，但有很多模型是非线性的，比如： 这里表示有两个输入，一个输出。 现在我们已经不能采用y=ax+b的形式去定义一个函数了，我们只能知道输入变量的数量，但不知道某个变量存在几次方的分量，所以我们采用一个神经网络去定义一个函数。 我们假设 ...

4.1 案例背景 \[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\] 4.2 模型建立 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络，用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络，训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优把训练后的 BP 神经网络预测 ...