TensorFlow.NET机器学习入门【3】采用神经网络实现非线性回归
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 ...
原文：2层感知机（神经网络）实现非线性回归（非线性拟合）【pytorch】
import torch import numpy import random from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt x torch.unsqueeze torch.linspace , , ,dim y x.pow . torch.r ...
2019-09-17 22:20 0 490 推荐指数：
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Tensorlflow-神经网络解决非线性回归问题
import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #使用numpy生成200个随机点,范围从-0.5到 ...
使用MindSpore的线性神经网络拟合非线性函数
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 ...
（二） Keras 非线性回归
视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Keras 非线性回归 cost: 0.018438313 cost ...
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并非线性表达式，因此不能使用SPSSAU的线性回归进行拟合。 诸如此类非线性关系（即不是直接关系）的 ...
MATLAB神经网络（2） BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合
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 ...