常用的神经网络模型和pytorch实现(一)
BasicModule 程序实现的时候所有模型继承自定义的basicmoudle，主要重写了模型加载和保存等方法 View Code Lenet5 这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构，主要是用于手写字体的识别，也是刚入门需要 ...
原文：Pytorch实现神经网络模型求解线性回归
autograd 及Variable Autograd: 自动微分 autograd包是PyTorch中神经网络的核心, 它可以为基于tensor的的所有操作提供自动微分的功能, 这是一个逐个运行的框架, 意味着反向传播是根据你的代码来运行的, 并且每一次的迭代运行都可能不同. Variable tensor是硬币的话，那Variable就是钱包，它记录着里面的钱的多少，和钱的流向 详细见http ...
2020-09-15 00:43 0 443 推荐指数：
相关推荐
使用PyTorch简单实现卷积神经网络模型
这里我们会用 Python 实现三个简单的卷积神经网络模型：LeNet 、AlexNet 、VGGNet，首先我们需要了解三大基础数据集：MNIST 数据集、Cifar 数据集和 ImageNet 数据集 三大基础数据集 MNIST 数据集 MNIST数据集是用作手写体识别的数据集 ...
PyTorch搭建神经网络模型的4种方法
PyTorch有多种方法搭建神经网络，下面识别手写数字为例，介绍4种搭建神经网络的方法。 方法一：torch.nn.Sequential() torch.nn.Sequential类是torch.nn中的一种序列容器，参数会按照我们定义好的序列自动传递下去。 import ...
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 ...
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.funct ...
利用Tensorflow实现神经网络模型
首先看一下神经网络模型，一个比较简单的两层神经。 代码如下： ...
经典深度卷积神经网络模型原理与实现
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，在早期的图像识别研究中，最大的挑战是如何组织特征，因为图像数据不像其他类型的数据那样可以通过人工理解来提取特征。卷积神经网络相比传统的机器学习算法，无须手工提取特征，也不需要使用诸如 ...
通过TensorFlow训练神经网络模型
神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程 在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法，下图是反向传播算法流程图： 从上图可知，反向传播算法实现了一个迭代的过程，在每次迭代的开始，先需要选取一小部分训练数据，这一小部分数据叫做一个batch。然后这一个batch会通过前 ...