pytorch(二) 自定义神经网络模型
一、nn.Modules 我们可以定义一个模型，这个模型继承自nn.Module类。如果需要定义一个比Sequential模型更加复杂的模型，就需要定义nn.Module模型。 定义了__init__和 forward 两个方法，就实现了自定义的网络模型。 _init_(),定义模型架构，实现 ...
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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 ...
利用pytorch构建一个完整的自定义神经网络
一、自定义神经网络 验证一下结果: model(x[10,:])y[10,:] Out[32]: ...
基于pytorch神经网络模型参数的加载及自定义
最近在训练MobileNet时经常会对其模型参数进行各种操作，或者替换其中的几层之类的，故总结一下用到的对神经网络参数的各种操作方法。 1.将matlab的.mat格式参数整理转换为tensor类型的模型参数 其中，mul和shift为量化后的乘子和移位参数（如果参数是浮点的则可 ...
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BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系 ...
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代码为MNIST数据集上运行简单BP神经网络的python实现。 以下公式和文字来自Wanna_Go的博文 http://www.cnblogs.com/wxshi/p/6077734.html，包含详尽的描述和推导。 BP神经网络 单个神经 ...
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起源：线性神经网络与单层感知器 古老的线性神经网络，使用的是单层Rosenblatt感知器。该感知器模型已经不再使用，但是你可以看到它的改良版：Logistic回归。 可以看到这个网络，输入->加权->映射->计算分类误差->迭代修改W、b，其实和数学上的回归 ...
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BP神经网络 人工神经网络与人工神经元模型 In machine learning and cognitive science, artificial neural networks (ANNs) are a family of statistical learning ...