原文:05-pytorch(神经网络分类问题)

定义一个神经网络 用于分类 分类的时候使用 CrossEntropyLoss 概率误差比较好 如何预测 ...

2019-07-08 18:06 0 563 推荐指数:

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神经网络——多分类问题

多输出神经网络如图 输出层有多个神经元 这时,h(x)是一个向量。 当运用在图像识别领域时 如果输出是 \[{h_\Theta }\left( x \right) = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}1\\0\\0\end{array ...

Tue Oct 30 00:53:00 CST 2018 0 1442
什么是pytorch(3神经网络)(翻译)

神经网络 torch.nn 包可以用来构建神经网络。 前面介绍了 autograd包, nn 依赖于 autograd 用于定义和求导模型。 nn.Module 包括layers(神经网络层), 以及forward函数 forward(input),其返回结果 output. 例如我 ...

Tue Oct 16 20:45:00 CST 2018 0 689
常用神经网络分类

KNN DNN SVM DL BP DBN RBF CNN RNN ANN 概述 本文主要介绍了当前常用的神经网络,这些神经网络主要有哪些用途,以及各种神经网络的优点和局限性。 1 BP神经网络 BP (Back Propagation ...

Tue Mar 06 00:05:00 CST 2018 0 2334
神经网络分类

大量的学习任务需要处理包含丰富元素间关系信息的图数据。图神经网络(GNNs)是一种连接主义模型,它通过图节点之间的消息传递来捕获图的依赖性。 与标准的神经网络不同,图神经网络保留了一种状态,可以表示来自其任意深度的邻域的信息。虽然原始的gnn很难训练为定点,但最近在网络架构、优化技术 ...

Mon Aug 24 01:20:00 CST 2020 0 1426
pytorch神经网络解决回归问题(非常易懂)

对于pytorch的深度学习框架,在建立人工神经网络时整体的步骤主要有以下四步: 1、载入原始数据 2、构建具体神经网络 3、进行数据的训练 4、数据测试和验证 pytorch神经网络的数据载入,以MINIST书写字体的原始数据为例: import torch import ...

Tue Sep 17 07:11:00 CST 2019 0 3894
神经网络分类及其应用

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Fri Apr 01 05:37:00 CST 2016 0 2985
 
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