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

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 ...

newrbe x->表示向量 1.這個形式的神經網絡不需要訓練， 2.net模型中會保存全部訓練數據即矩陣 IW中，新輸入的樣本p-> 會跟IW矩陣中的每個樣本計算距離， radbas(||dist||.* b->)后 形成a-> 所以向量a-> ...

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 ...

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 ...

背景：一直想要梳理一下自己對廣義線性模型的認識及思考，所有就有了這篇隨筆。 前提： 1、首先明確，介紹模型會按照模型的三要素來展開，即模型（模型的參數空間），策略（如何選擇最優模型，一般指代價函數/損失函數），算法（模型學習參數的方法，包括最優化方法等） 2、因為介紹的模型都是線性模型 ...

1、簡單介紹 線性回歸模型為，其中w1和w2為對應特征x1、x2的權重，b為偏差。 用神經網絡圖表現線性回歸模型如下，圖中未展示權重和偏差： 輸入層為x1、x2，輸入層個數為2，在神經網絡中輸入層個數即為特征數。輸出為o，輸出層個數為1.，即為線性回歸模型中的輸出。由於輸入層不參與計算 ...

autograd 及Variable Autograd: 自動微分 　　autograd包是PyTorch中神經網絡的核心, 它可以為基於tensor的的所有操作提供自動微分的功能, 這是一個逐個運行的框架, 意味着反向傳播是根據你的代碼來運行的, 並且每一次的迭代運行都可能不 ...