利用torch.nn实现前馈神经网络解决 回归 任务
1 导入实验需要的包 2 初始化数据 3 加载数据 4 定义模型 5 参数初始化 6 定义训练函数 7 训练 8 可视化 ...
原文：利用torch.nn实现前馈神经网络解决 多分类 任务使用至少三种不同的激活函数
导入实验所需要的包 下载MNIST数据集 读取数据 利用torch.nn构建模型以及初始化参数 使用ReLU函数 使用ELU函数 使用Sigmoid函数 初始化参数 定义交叉熵损失函数 定义测试集 loss 和 准确率 定义模型训练函数 绘制训练集和测试集的loss曲线方法 开始训练模型 使用 ReLU 激活函数的损失分析以及训练集和测试集loss曲线 使用 ELU 激活函数的损失分析以及训练集 ...
2021-11-04 22:34 0 1093 推荐指数：
相关推荐
手动实现前馈神经网络解决 多分类 任务
1 导入实验需要的包 2 加载数据集 3 初始化参数 4 定义激活函数 5 定义网络模型 6 定义损失函数和优化算法 7 定义评价函数 8 定义训练函数 ...
在多分类任务实验中用torch.nn实现dropout
1 导入需要的包 2 下载MNIST数据集以及读取数据 3 定义模型 4 定义训练模型 5 比较不同dropout的影响 6 绘制不同dropout损失图 nn.Flatten() demo ...
在多分类任务实验中 用torch.nn实现 𝑳𝟐 正则化
1 导入实验所需要的包 2 下载MNIST数据集以及读取数据 3 定义模型 4 参数初始化 5 定义训练函数 6 开始训练 ...
神经网络(NN)实现多分类-----Keras实现
IRIS数据集介绍 IRIS数据集（鸢尾花数据集），是一个经典的机器学习数据集，适合作为多分类问题的测试数据，它的下载地址为：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/。 IRIS数据集是用来 ...
手动实现前馈神经网络解决 回归 任务
1 导入所需要的包 2 自定义数据 要求： 1、生成单个数据集。 2、数据集的大小为10000且训练集大小为7000，测试集大小为3000。 3、数据集的样本特征维度p为500，且服从如下的高维线性函数：$y=0.028+\sum \limits _{i=1}^{p ...
人工神经网络实现多分类任务
...
Java实现的简单神经网络(基于Sigmoid激活函数)
主体代码 NeuronNetwork.java package com.rockbb.math.nnetwork; import java.util.ArrayList; import j ...