1. 背景 使用numpy庫手動實現一個前向傳播過程 使用pytorch搭建一個簡單的分類網絡，搭配cifar-10數據集，完成的一個簡單物體分類模型的搭建、訓練、預測和評估。 2. 數據集介紹     cifar-10數據集是圖像分類任務中最為基礎的數據集之一，它由60000 ...

python實現一個簡單三層神經網絡的搭建（有代碼） 　　廢話不多說了，直接步入正題，一個完整的神經網絡一般由三層構成：輸入層，隱藏層（可以有多層）和輸出層。本文所構建的神經網絡隱藏層只有一層。一個神經網絡主要由三部分構成（代碼結構上）：初始化，訓練，和預測。首先我們先來初始化這個神經網絡 ...

這是一個非常漂亮的三層反向傳播神經網絡的python實現，下一步我准備試着將其修改為多層BP神經網絡。 下面是運行演示函數的截圖，你會發現預測的結果很驚人！ 提示：運行演示函數的時候，可以嘗試改變隱藏層的節點數，看節點數增加了，預測的精度會否提升 ...

博客園不支持數學公式orz，我也很絕望啊！ ...

上面我們說了神經網絡的基礎知識，根據上章的基礎嘗試搭建一個標准的3層神經網絡，參考https://www.cnblogs.com/bestExpert/p/9128645.html 1.框架代碼 1.>初始化函數 — 設定輸入層節點、隱藏層節點、輸出層節點的數量，設置學習率和各層的權重 ...

BP(back propagation)神經網絡是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學家提出的概念，是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡。 在一般的BP神經網絡中，單個樣本有m個輸入和n個輸出，在輸入層和輸出層之間 ...

神經網絡層的搭建主要是兩種方法，一種是使用類（繼承torch.nn.Moudle），一種是使用torch.nn.Sequential來快速搭建。 1）首先我們先加載數據： 2）兩種方法的模板： 2.1： 類（class）：這基本就是 ...

在前3篇博客介紹完pytorch的基礎知識之后，我這里我們接着介紹簡單網絡的搭建，詳述卷積操作，最后根據卷積操作搭建 神經網絡的卷積層。 1. nn.Module的簡單使用 官方幫助文檔 首先，我們還是要從幫助文檔看起，進入 pytorch 官網，查看 Pytorch ...