調用Nndl實現的神經網絡code,用ANN擬合二次方程。 ref: https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning 准備訓練數據 訓練網絡 網絡精度 比較擬合函數 ...
Pytorch簡介 PyTorch是一個基於Torch的Python開源機器學習庫,用於自然語言處理等應用程序。它主要由Facebookd的人工智能小組開發,不僅能夠 實現強大的GPU加速,同時還支持動態神經網絡,這一點是現在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了兩個高級功能: 具有強大的GPU加速的張量計算 如Numpy 包含自動求導系統的深度神經網絡 用到的包 生 ...
2022-02-22 19:44 0 937 推薦指數:
調用Nndl實現的神經網絡code,用ANN擬合二次方程。 ref: https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning 准備訓練數據 訓練網絡 網絡精度 比較擬合函數 ...
一個最原始粗暴的擬合任意函數的思路,是將函數切成很多段線性函數,之后用邏輯門控制當x在哪一個區間時,某些邏輯門被激活,對應的線性函數的權重w與偏移量b在邏輯門的包裹下變成非0,計算出y在這一段的輸出值。 需要推導出擬合函數y=f(x)需要哪些邏輯門,以及如何使用神經網絡構建這些邏輯門 ...
手: y=1+sin(1+pi*x/4) 針對這個函數,我們首先 ...
算法預測 sin 曲線的代碼,效果不錯。 LSTM: ...
在訓練數據不夠多,網絡結構很復雜,或者overtraining時,可能會產生過擬合問題。 一般我們會將整個數據集分為訓練集training data、validation data,testing data。這個validation data是什么?它其實就是用來避免過擬合的,在訓練 ...
先說下一般對原始數據的划分為什么分為訓練集、驗證集、測試集三個部分? train data的作用是訓練模型,validation data的作用是對模型的超參數進行調節,為什么不直接在test data上對參數進行調節?因為如果在test data上來調節參數,那么隨着訓練的進行,我們的網絡 ...
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 ...
本實驗通過建立一個含有兩個隱含層的BP神經網絡,擬合具有二次函數非線性關系的方程,並通過可視化展現學習到的擬合曲線,同時隨機給定輸入值,輸出預測值,最后給出一些關鍵的提示。 源代碼如下: 運行結果如下: 結果實在是太棒了,把這個關系擬合的非常好。在上述的例子中,需要進一步說 ...