利用torch.nn實現前饋神經網絡解決 回歸 任務
1 導入實驗需要的包 2 初始化數據 3 加載數據 4 定義模型 5 參數初始化 6 定義訓練函數 7 訓練 8 可視化 ...
原文：利用torch.nn實現前饋神經網絡解決 多分類 任務使用至少三種不同的激活函數
導入實驗所需要的包 下載MNIST數據集 讀取數據 利用torch.nn構建模型以及初始化參數 使用ReLU函數 使用ELU函數 使用Sigmoid函數 初始化參數 定義交叉熵損失函數 定義測試集 loss 和 准確率 定義模型訓練函數 繪制訓練集和測試集的loss曲線方法 開始訓練模型 使用 ReLU 激活函數的損失分析以及訓練集和測試集loss曲線 使用 ELU 激活函數的損失分析以及訓練集 ...
2021-11-04 22:34 0 1093 推薦指數：
相關推薦
手動實現前饋神經網絡解決 多分類 任務
1 導入實驗需要的包 2 加載數據集 3 初始化參數 4 定義激活函數 5 定義網絡模型 6 定義損失函數和優化算法 7 定義評價函數 8 定義訓練函數 ...
在多分類任務實驗中用torch.nn實現dropout
1 導入需要的包 2 下載MNIST數據集以及讀取數據 3 定義模型 4 定義訓練模型 5 比較不同dropout的影響 6 繪制不同dropout損失圖 nn.Flatten() demo ...
在多分類任務實驗中 用torch.nn實現 𝑳𝟐 正則化
1 導入實驗所需要的包 2 下載MNIST數據集以及讀取數據 3 定義模型 4 參數初始化 5 定義訓練函數 6 開始訓練 ...
神經網絡(NN)實現多分類-----Keras實現
IRIS數據集介紹 IRIS數據集（鳶尾花數據集），是一個經典的機器學習數據集，適合作為多分類問題的測試數據，它的下載地址為：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/。 IRIS數據集是用來 ...
手動實現前饋神經網絡解決 回歸 任務
1 導入所需要的包 2 自定義數據 要求： 1、生成單個數據集。 2、數據集的大小為10000且訓練集大小為7000，測試集大小為3000。 3、數據集的樣本特征維度p為500，且服從如下的高維線性函數：$y=0.028+\sum \limits _{i=1}^{p ...
人工神經網絡實現多分類任務
...
Java實現的簡單神經網絡(基於Sigmoid激活函數)
主體代碼 NeuronNetwork.java package com.rockbb.math.nnetwork; import java.util.ArrayList; import j ...