请先看这篇 核化线性降维（KPCA）的理解KPCA步骤解释 计算样本间距离 dist利用某个核函数计算映射到高维后的距离矩阵K对K进行去中心化对k进行特征值分解选择前k个特征对应的特征向量就是最后降维的结果第一个示例代码import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from s
本篇主要内容包括XGBoost的入门教学、调参优化，将之前自己遇到的问题细心的整理一遍；XGBoost参数繁多，所以如果要调参，就一定要知道每个参数的作用于意义，因此本人十分建议在实战之前对XGBoost的理论分析有一定的了解，博主在之前写过一篇XGBoost原理与实例,里面详细的介绍了XGBoost的基本原理，有兴趣的小伙伴可以先去那里观摩一番，之后再看本篇有事半功倍的效果哦！！现简要说明下XG
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2024-08-14 08:10:01
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# PSO优化LSTM在PyTorch中的应用
## 引言
长短期记忆网络（LSTM）是一种回归神经网络，广泛应用于时间序列预测、自然语言处理等领域。然而，LSTM的性能往往依赖于超参数设置，而超参数优化是深度学习中的一项重要而挑战性的任务。粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，能够有效地为LSTM的超参数搜索提供支持。这篇文章将介绍如何在PyTorch中实现PSO优化LSTM的过
目录一、实验要求二、算法流程三、案例实现及结果完整程序：一、实验要求二、算法流程粒子群算法流程：1、初始化：初始化粒子群；给每个粒子赋予初始位置和速度2、计算适应值：根据适应度函数，计算每个粒子的适应值3、求个体最佳适应值：对每一个粒子，将其当前位置的适应值与其历史最佳位置对应的适应值比较，如果当前位置的适应值更高，则用当前位置更新历史最佳位置4、求群体最佳适应值：对每一个粒子，将其当前位置的适应
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2023-09-30 10:01:58
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使用pytorch框架实现MLP。为了深入了解源码，没有使用pytorch中torch.nn.Module类和其它现有的方法，大部分功能手写实现。data文件夹中是数据集。ReLU_CELF.py 是代码，激活函数使用ReLU，损失函数使用交叉熵。”MLP文档“文件夹中有实现过程与编写代码时遇到的错误，实现过程中的内容与下文一致，实现过程中包括手写。多层感知机：Multi-Layer Percep
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2023-12-24 07:33:31
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❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注???，后续会继续输入更多优质内容❤️ ?有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）? （封面图由文心一格生成） PyTorch中的优化器探秘：加速模型训练的关键武器在机器学习和深度学习中，优化器是训练模型不可或缺的重要组件。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了多种
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2024-05-28 10:22:46
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写在前面由于MLP的实现框架已经非常完善，网上搜到的代码大都大同小异，而且MLP的实现是deeplearning学习过程中较为基础的一个实验。因此完全可以找一份源码以参考，重点在于照着源码手敲一遍，以熟悉pytorch的基本操作。实验要求熟悉pytorch的基本操作：用pytorch实现MLP，并在MNIST数据集上进行训练环境配置实验环境如下：Win10python3.8Anaconda3Cud
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2023-07-05 21:37:18
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DeepLearning tutorial（3）MLP多层感知机原理简介+代码详解@author：wepon一、多层感知机（MLP）原理简介多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图： 从上图可以看到，
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2023-10-08 15:29:21
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这篇博客将演化一个简单 MLP 的权重解决“异或”问题 (XOR)。 众所周知，MLP 中需要一个隐藏层来解决这个问题，因为它不是线性可分的。 XOR 问题接受两个二进制输入，如果其中一个是 1，则输出 1，但不是两个都是 Python有专门用于生成神经网络的软件包，例如 Tensorflow 和 Pytorch。 然而，为了简单起见，我们将实现我们自己的基本 MLP，只有一个隐藏
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2024-06-09 17:47:53
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如果视觉Transformer中去掉MSA部分，性能是否能达到相同的水平？或者说仅使用MLP来实现视觉任务是否可行？由此考虑到视觉MLP。一、EANet（External Attention）其中和为可学习的参数，不依赖于输入。Norm为double normalization（分别对行和列）：二、MLP-MixerMixer Layer其中MLP为双层，层间有GELU激活函数。网络结构 
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2024-03-13 22:36:22
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## pytorch MLP案例
神经网络是机器学习中非常重要的一部分，它可以通过训练数据来学习复杂的模式和关系。在这篇文章中，我们将介绍如何使用PyTorch库构建一个多层感知机（MLP）并训练一个简单的分类器。MLP是一种最基本的神经网络结构，由多个全连接层组成，每个层之间都有非线性的激活函数。
### 什么是PyTorch？
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，它提供
原创
2023-07-18 12:22:14
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文章目录前言LeNetAlexNetVGGNet 前言大致总结一下深度学习的流程：配置变量：批次，学习率，迭代次数设备等。导入数据：数据预处理(标准化，清洗，去噪，划分数据集)，弹性形变等。搭建网络：卷积、池化、激活函数等。训练模型：选择损失函数，选择优化方法，迭代循环嵌套批次循环。（训练外层可以套k折交叉验证）内层循环执行过程：x输入网络得到输出y->y与标签比对得到损失->梯度清
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2024-10-24 22:07:17
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# 如何在 PyTorch 中实现多层感知器（MLP）
多层感知器（MLP）是一个简单而强大的神经网络模型，广泛应用于分类和回归任务。本文将指导你如何使用 PyTorch 实现一个 MLP 的基本结构。这一过程将分为几个步骤，我们将通过代码示例逐步讲解。
## 流程概述
在实现 MLP 的过程中，我们需要遵循如下步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用PyTorch搭建多层感知器（MLP）
多层感知器（MLP）是神经网络中的一种基本结构，广泛用于分类和回归问题。在本文中，我们将深入了解如何使用PyTorch，主流的深度学习框架，搭建一个简单的MLP。
## 1. 什么是多层感知器？
多层感知器由输入层、隐藏层和输出层组成。每一层由若干个神经元组成，它们通过权重相连。MLP通常使用激活函数（如ReLU）来引入非线性变化，从而能够学
# PyTorch多层感知机（MLP）实例
在深度学习中，多层感知机（MLP）是一种常见的神经网络结构，用于解决分类和回归问题。PyTorch是一个流行的深度学习框架，可以方便地构建和训练神经网络模型。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的多层感知机，并使用实际数据进行训练和测试。
## 多层感知机（MLP）
多层感知机是一种前馈神经网络，由多个全连接的隐藏层和一个输出层组成。每个隐
原创
2024-05-05 05:41:48
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## PyTorch实现多层感知机（MLP）
### 1. 整体流程
下面是使用PyTorch实现多层感知机（MLP）的整体流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participant Developer
participant Novice
Developer->>Novice: 介绍整体流程
Developer-->>Develop
原创
2023-10-16 09:15:48
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# 使用PyTorch进行多层感知机（MLP）和交叉熵损失函数的分类
在机器学习和深度学习中，多层感知机（MLP）是一种常用的神经网络模型。在分类问题中，我们通常使用交叉熵损失函数来评估模型的性能。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个简单的MLP模型，并使用交叉熵损失函数进行分类。
## 什么是多层感知机（MLP）？
多层感知机（MLP）是一种前向人工神经网络模型，它由多个全连接层组成。
原创
2024-01-28 06:07:21
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程序按照官网Tutorials写代码：实现加载自定义数据、搭建CNN网络模型、训练测试，tensorboard模型跟踪可视化。自定义数据图像类型可以直接根据存放图像的文件夹目录读入。init 函数在实例化 Dataset 对象时运行一次。我们初始化包含图像、注释文件和两种转换的目录。len 函数返回我们数据集中的样本数。getitem 函数从给定索引处的数据集中加载并返回一个样本idx。基于索引，
使用 TorchText 进行文本分类1.访问原始数据集迭代器2. 准备数据处理管道3. 生成数据批次和迭代器4. 定义模型5. 初始化一个实例6. 定义训练模型和评估结果的函数7. 拆分数据集并运行模型8. 全部代码小结 这是官方文本篇的一个教程，原1.4版本Pytorch中文链接，1.7版本Pytorch中文链接，原英文文档，介绍了如何使用torchtext中的文本分类数据集，本文是其详细的
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2024-07-10 01:46:40
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1. 粒子群优化算法PSO粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 粒子群优化算
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2023-10-10 19:10:02
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