技術背景 在前面的幾篇博客中，我們分別介紹了MindSpore的CPU版本在Docker下的安裝與配置方案、MindSpore的線性函數擬合以及MindSpore后來新推出的GPU版本的Docker編程環境解決方案。這里我們在線性擬合的基礎上，再介紹一下MindSpore中使用線性神經網絡來擬合 ...

2.1 案例背景 在工程應用中經常會遇到一些復雜的非線性系統，這些系統狀態方程復雜，難以用數學方法准確建模。在這種情況下，可以建立BP神經網絡表達這些非線性系統。該方法把未知系統看成是一個黑箱，首先用系統輸入輸出數據訓練BP神經網絡，使網絡能夠表達該未知函數，然后用訓練好的BP神經網絡預測系統 ...

3.1 案例背景 遺傳算法（Genetic Algorithms）是一種模擬自然界遺傳機制和生物進化論而形成的一種並行隨機搜索最優化方法。 其基本要素包括：染色體編碼方法、適應度函數、遺傳操作和運行參數。 非線性函數：$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 ...

遺傳算法基本的操作分為： 1.選擇操作 2.交叉操作 3.變異操作 遺傳算法的基本要素包括染色體編碼方法、適應度函數、遺傳操作和運行參數。 遺傳算法優化BP神經網絡算法流程如圖3-4所示： 遺傳算法實現：遺傳算法優化BP神經網絡的要素包括種群初始化、適應度函數、選擇操作、交叉 ...

import torch import numpy import random from torch.autograd import Variable import torch.nn.funct ...

*0.6+智*0.3+體*0.1 但學校沒有公布這些規則，家長們希望通過神經網絡計算出學校的上述規則 ...

上一篇文章我們介紹的線性模型的求解，但有很多模型是非線性的，比如： 這里表示有兩個輸入，一個輸出。 現在我們已經不能采用y=ax+b的形式去定義一個函數了，我們只能知道輸入變量的數量，但不知道某個變量存在幾次方的分量，所以我們采用一個神經網絡去定義一個函數。 我們假設 ...

4.1 案例背景 \[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\] 4.2 模型建立 神經網絡訓練擬合根據尋優函數的特點構建合適的BP神經網絡，用非線性函數的輸入輸出數據訓練BP神經網絡，訓練后的BP神經網絡就可以預測函數輸出。遺傳算法極值尋優把訓練后的 BP 神經網絡預測 ...