关于卷积神经网络的理论基础不再详细说明，具体可见 卷积神经网络CNN。 1 卷积层 　　输出： 　　这里的输入为 5 通道的 100*100 大小图像，该卷积层包括 10 个卷积核，每个卷积核为 5 通道的 3*3 大小，因此输出为 10 通道的 98*98 大小 ...

一、环境准备 PyTorch框架安装，上篇随笔提到了 如何安装 ，这里不多说。 matplotlib模块安装，用于仿真绘图。 一般搭建神经网络还会用到numpy、pandas和sklearn模块，pip安装即可，这里我没有用到。 import torch from ...

的结果。 神经网络模型的训练过程 神经网络的典型训练过程如下： 定义包含一些可学习的参数( ...

https://blog.csdn.net/cyhbrilliant/article/details/52694943 广义回归神经网络 GRNN （General Regression Neural Network） 广义回归神经网络是基于径向基函数神经网络的一种改进。 结构分析 ...

1）神经元模型 最简单的MP模型，右图是“与”逻辑的数学表达： 神经元模型 基函数表示“如何组合” 激活函数表示“是否到阈值” “最后网络表达的方式” 基函数类型1：线性函数 给定训练集，权重wi以及阈值θ可通过学习得到。阈值可看 ...

1）神经元模型 最简单的MP模型，右图是“与”逻辑的数学表达： 神经元模型 基函数表示“如何组合” 激活函数表示“是否到阈值” “最后网络表达的方式” 基函数类型1：线性函数 给定训练集，权重wi以及阈值θ可通过学习得到。阈值可看 ...

　　上一篇博客先搭建了基础环境，并熟悉了基础知识，本节基于此，再进行深一步的学习。 　　接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型，同时让模型参数的优化方法趋于高效。如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样，在搭建复杂的神经网络模型的时候，我们也可以使 ...

...