神经网络的搭建Pytorch搭建神经网络的核心包是torch.nn，训练神经网络的典型过程如下：定义具有一些可学习参数（或权重）的神经网络； 遍历输入数据集； 进行正向传播； 计算损失； 进行反向传播，计算参数的梯度； 更新参数（权重）。在Pytorch中，各部分的操作如下。导入包import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.function
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2023-10-19 18:51:14
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CNN卷积神经网络原理详解（上）前言卷积神经网络的生物背景我们要让计算机做什么？卷积网络第一层全连接层训练 前言卷积网络（convolutional network),也叫作卷积神经网络（convolutional neural network,CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络在诸多应用领域都表现优异。‘卷积神经网络’一词表明该网络使用了卷积（convolu
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2023-11-24 22:55:28
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目录摘要定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数 摘要神经网络由对数据执行操作的层/模块组成。 torch.nn 命名空间提供了构建自己的神经网络所需的所有构建块。 PyTorch 中的每个模块都是 nn.Module 的子类。 神经网络是一个模块本身，由其他模块（层）组成。 这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。
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2023-11-01 16:49:23
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1.0 LeNet可训练参数：（滤波器大小+bias） 滤波器个数连接数：输出大小参数个数具体计算：https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_3.html 1.1 AlexNet（论文翻译）第一次引入激活层 ReLU，在全连接层引入了 Dropout 层防止过拟合的网络利用两块GPU是为了提高运算的效率，网络结构上差异不是很大。理解时，可看成
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2023-10-07 19:03:09
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# 常见的卷积神经网络模型实现流程
在本文中，我将向你介绍如何使用代码实现常见的卷积神经网络模型。我们将按照以下步骤进行：
## 步骤一：导入必要的库和数据
在开始之前，我们需要导入一些必要的Python库来辅助我们的开发工作。通常，我们会使用TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架来实现卷积神经网络。我们还需要一些数据来训练和测试我们的模型。
下面是一个使用TensorFlo
原创
2023-08-25 07:01:06
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PyTorch：循环神经网络——RNN模型引言 循环神经网络（RNN）是一种专门用于处理序列数据的神经网络，由于其记忆前一状态信息的能力，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。本文将介绍如何使用 PyTorch 构建和训练一个简单的 RNN 模型。技术背景什么是 RNN？RNN 是一种能够处理序列数据的神经网络，其隐藏层具有循环连接，允许信息在当前输入和前一个时刻的状态之间进行传递。因此，它
小白一枚最近接触了pytorch框架，细读了pytorch之实战计算机视觉，唐进民一书，这里做个笔记，希望能好好学习一下这个框架。1.手动计算梯度 一个batch（批次）的数据从输入到输出的完整过程是：先输入100个具有1000个特征的数据x，经过隐藏层后变成了100个具有100个特征的数据，再经过输出层输出100个具有10个分类结果值的数据y，在得到结果后计算损失并反向传播，这样就完成了一次训
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2023-08-19 17:42:20
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目录1.写在前面2.建立数据集3.建立神经网络4.训练网络5.可视化训练过程1.写在前面 上篇博客我们详细介绍了PyTorch在解决回归问题上，主要的解决方法步骤。在日常任务中，除了回归任务，另外一个比较常见的就是分类的任务。这次我们也是用最简单的途径来看看神经网络是怎么进行事物的分类。2.建立数据集 &
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2023-12-07 03:28:42
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卷积神经网络中所有的层结构都可以通过 nn这个包调用。1.卷积层nn.Conv2d（）卷积在 pytorch 中有两种方式，一种是torch.nn.Conv2d()，一种是 torch.nn.functional.conv2d()，这两种形式本质都是使用一个卷积操作。 这两种形式的卷积对于输入的要求都是一样的，首先需要输入是一个 torch.autograd.Variable() 的类型，大小是
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2023-08-01 17:14:59
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文章目录前言一、使用numpy完成神经网络二、使用tensor完成神经网络三、pytorch的自动求导四、补充说明总结 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。本人也处于学习阶段，博客中涉及到的知识可能存在某些问题，希望大家批评指正。另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。一、使用numpy
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2023-09-26 05:32:13
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目录一、神经网络基本骨架搭建nn.modulenn.Module的使用二、神经网络中一些神经结构的使用1. Convolution Layers 卷积层（1） 卷积操作示例（2） 用代码验证上述卷积操作的正确性（使用F.conv2d）（3） 卷积层nn.Conv2d的使用（4） 理解卷积层nn.Conv2d的各个参数（5） torch.nn.conv2d和torch.nn.functional.
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2023-08-31 09:35:00
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在pytoch中使用torch.nn命名空间提供了你需要建立自己的神经网络的基石。在PyTorch每个模块的子类nn.Module。神经网络是一个模块本身，由其他模块（层）组成。导入你所需要的模块假设构建一个网络模型如下：卷积层--》Relu层--》池化层--》全连接层--》Relu层--》全连接层
import os
import torch
from torch import nn
fro
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2023-10-09 00:01:04
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文章目录前言一、问题描述二、官方代码三、代码讲解1.参数初始化2.torch.nn2.1torch.nn.Relu和torch.nn.Linear2.2 神经网络参数的初始化3 Sequential4.nn中的损失函数5. 梯度清零6. 参数更新总结 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。一、问题描述 此次需要构建的神经网络其实和前
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2023-09-06 17:57:23
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翻译文章链接： PyTorch构建神经网络神经网络由对数据执行操作的层/模块组成。torch.nn命名空间提供了构建自己的神经网络所需的所有构建块。PyTorch中的每个模块都是 nn.Module 的子类。神经网络是一个模块本身，它由其他模块（层）组成。这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。在接下来的部分中，我们将构建一个神经网络来对 FashionMNIST 数据集中的图像进行分类。一、引
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2023-12-05 20:52:02
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在前面，我们分别使用逻辑回归和 softmax 回归实现了对鸢尾花数据集的分类，逻辑回归能够实现线性二分类的任务，他其实就是最简单的神经网络——感知机。 而softmax回归则实现的是多分类任务，它也可以看做是输出层有多个神经元的单层神经网络。 下面，使用神经网络的思想来实现对鸢尾花数据集的分类，这个程序的实现过程和 softmax 回归几乎是完全一样的。在使用神经网络来解决分类问题时，首先，要设
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2023-09-02 00:00:30
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神经网络算法是由多个神经元组成的算法网络。每一个神经元的作用是这样的：
输入是多个值，输出是一个值。
其会先将多个输入值线性组合，然后把线性组合得到的值进行非线性的映射（要求映射函数可微，因为在反向传播时需要其可导），如常见的非线性映射函数为Sigmoid函数：神经网络是多层的，每一层有多个神经元，上一层神经元的输出作为下一层每个神经元的一个输入。反向传播算法：输出层的神经元的输出和实际值有一定误
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2018-12-23 00:30:00
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两类数据点。均值为2，方差为1正态分布100个随机点。标记为蓝色。均值为-2，方差为1正太分布100个随机点，标记为黄色。数据集制作如下利用神经网络网络进行分类结果如下 ： 代码如下 pytorch1.6+python3.6import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import
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2024-04-02 14:59:05
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思考:神经网络比起多元回归来说,它的优点是什么?具有学习能力。1、例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。2、具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。3、具有
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2023-10-16 20:09:33
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序言1. 内容介绍本章介绍第一个深度学习算法-前馈神经网络，主要介绍前馈神经网络 (FNN) 模型的算法模型、数学推理、模型实现以及主流框架的实现。并能够把它应用于现实世界的数据集实现分类效果。2. 理论目标前馈神经网络的理论基础前馈神经网络的基础模型架构前馈神经网络的数学推理3. 实践目标掌握PyTorch，Tensorflow框架下FNN的实现掌握使用FNN处理分类问题掌握FNN算法的优劣4.
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2023-10-30 23:53:11
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CNN（卷积神经网络）
神经网络（NN）
神经网络包括输入层、输出层、隐藏层，结构如下： 卷积神经网络（CNN） 其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络层级结构一般包括以下几层：1. 数据
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2023-08-08 15:03:06
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