线性回归主要内容包括：线性回归的基本要素线性回归模型从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现线性回归的基本要素模型为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系:数据集我们通常收集一系列的真实数据，例如多栋房屋的真实售出价格和它们对应的面积和房龄。我们希望在
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2024-09-18 08:08:51
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3.2 线性回归的从零开始实现在了解了线性回归的背景知识之后，现在我们可以动手实现它了。尽管强大的深度学习框架可以减少大量重复性工作，但若过于依赖它提供的便利，会导致我们很难深入理解深度学习是如何工作的。因此，本节将介绍如何只利用Tensor和autograd来实现一个线性回归的训练。首先，导入本节中实验所需的包或模块，其中的matplotlib包可用于作图，且设置成嵌入显示。%matplotli
深度学习 神经网络（4）线性回归-Pytorch实现房价预测一、前言二、Pytorch原生算法实现2.1 导入并查看数据2.2 数据预处理2.2.1 数据归一化2.2.2 数据分割2.3 迭代训练2.4 数据验证三、Sequential简化代码实现 一、前言波士顿房价预测是神经网络线性回归的一个典型应用案例。本文使用pytorch来的两种方式实现。一种是原生运算思想的矩阵运算，便于理解底层实现；
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2023-09-06 15:06:30
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# 使用PyTorch实现Transformer回归预测
在机器学习领域，Transformer模型因其在序列数据上表现出色，逐渐被应用于许多任务，包括回归预测。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个简单的Transformer回归预测模型，并通过实例演示如何训练和评估模型。
## Transformer模型简介
Transformer模型最初在自然语言处理任务中得到了广泛应用，它擅长处理
思路： 1、计算y_hat 2、计算损失loss 3、梯度清零，反向传播backward 4、更新Update简化：前馈、反馈、更新课上示例示例程序源代码+注释（根据个人理解）import torch
# 一、准备数据集
x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) # 使用PyTorch中的Tensor类型构造数据集
y_data =
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2024-05-02 23:32:25
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Transformers预测未来：关注下一帧和时间序列预测关注人工智能学术前沿 回复 ：ts355秒免费获取论文pdf文档，及项目源码摘要直到最近，递归神经网络还是捕获时序相关性的最佳方法之一。然而，随着Transformer的引入，已经证明了只有注意机制而没有任何RNN的体系结构可以改进各种序列处理任务(例如NLP)的结果。此后的多项研究表明，类似的方法可以应用于图像、点云、视频、音频或时间序列
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2024-05-19 18:27:55
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目录I. 前言II. Transformer2.1 Encode2.2 Decode2.2.1 Teacher Forcing训练2.2.2 测试III. 实验结果 I. 前言前面已经写了很多关于时间序列预测的文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell搭建多层L
首先线性回归的输入和输出都可以是连续值，等同于数学中的回归问题，在深度学习当中可以将其看作是一个单层的神经网络，由多个输入和一个输出构成，其中每个输入的权重和偏置项是需要学习的。基本要素在线性回归中的基本要素主要有输入的特征、权重参数、偏置项和输出值，以大名鼎鼎的房价预测或者各种预测为例，就是将一些和他相关的因素比如地段、面积作为输入的特征，把要预测的价格作为输出标签，中间的权重参数是每个特征所的
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2024-09-23 14:34:03
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题目：Transformers 对时间序列预测有效吗?发表时间：2022.05.26 这种关联具有一定的排列不变性和“反排序”特性（permutation-invariant and “anti-ordering”）。然而，在时间序列建模中，我们要提取连续点的有序集合之间的时间关系。因此，基于Transformer 的技术是否是“长期”时间序列预测的正确解决方案是
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2024-09-29 16:16:53
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一、前言最近确实太忙了，没能很好的写这个系列的文章，但是大家不要急，好事多磨，我要保证每一篇的质量。今天要讲的是利用torch去做实验，大体完成一个任务的写法框架思路。因为这节之后我会大量的举例以及各种完整的代码细节讲解，大概意思就是我想利用例子把很多细节抠出来这样来说明一些知识点，这样操作可能要比直接列出来知识点更具体些，大家接受这些知识点也能更加的舒服一些。二、做减法，思考整个流程都需要什么？
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2024-07-19 11:29:58
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1. 回归与分类回归任务是连续数值预测，分类任务是离散数值。例如，对于一个人一年的消费记录来说，回归任务可以预测下一个月的支出金额，分类问题可以对消费类型进行划分。 回归问题常输出一个数值之后与真实值比较计算损失，分类问题输出多个值主要与概率分布有关。 Softmax虽然名字里有回归但常是是用于解决分类问题。2. Softmax分类问题分类问题中常使用one-hot向量的形式表示数据的标签，将向量
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2023-09-27 09:38:21
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换种视角看问题——支持向量机（SVM）
本文作者：王 歌
文字编辑：孙晓玲
技术总编：张 邯
我们今天的介绍从一个小故事开始。 魔鬼把大侠的妻子劫走了，大侠为了救她，来和魔鬼交涉。魔鬼说：“你若能解答出我的问题，我便放了她”。大侠同意了，随后魔鬼大手一挥，在桌子上出现了两种颜色的球，要求用一根棍子将它们分开： 大侠不假思索将棍子放在了中间的位置。
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2024-10-15 10:00:14
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# Transformer 时序预测的 PyTorch 实现
最近，Transformer 模型因其在自然语言处理（NLP）和其他序列数据任务中的出色表现而受到广泛关注。虽然最初是为文本生成和翻译设计的，但其强大的特性在时序预测中同样适用。本文将介绍如何使用 PyTorch 来实现一个简单的 Transformer 时序预测模型。
## Transformer 概述
Transformer
NAST:时间序列预测的非自回归时空Transformer模型[Submitted on 10 Feb 2021] 摘要虽然Transformer在很多领域取得了突破性的成功，特别是在自然语言处理(NLP)领域，但将其应用于时间序列预测仍然是一个巨大的挑战。在时间序列预测中，规范化 Transformer模型的自回归译码不可避免地会引入巨大的累积误差。此外，利用Transfo
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2024-08-25 13:36:10
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逻辑回归逻辑回归解决二分类问题，分类结果记作0，1sigmod函数sigm(x) = 1/(1+exp(−?))输入x向量经过神经网络，通过sigmod(x,w)映射为集合(0,1)中的一个实数二分类问题中，目标是找到一条直线将数据样本分成两类，可简化为：求P(y=1,w,x) = 1/2时的权重w，其中 w,x为向量伯努利概型结果为1的概率 P(y|θ) = θ结果为0的概率 P(y|θ) =
文章目录线性回归代码过程准备数据设计模型设计构造函数与优化器训练过程训练代码和结果pytorch中的Linear层的底层原理（个人喜欢，不用看）普通矩阵乘法实现Linear层实现回调机制逻辑斯蒂回归模型损失函数代码和结果在这里插入图片描述多分类问题mnist数据集训练 线性回归代码过程训练过程：准备数据集设计模型（用来计算 ）构造损失函数和优化器（API）训练周期（前馈、反馈、更新）准备数据这里
回归预测其实就是根据数据找出对应的拟合函数，假设我们需要拟合的函数为，也就是给一个x，可以输出一个x^2。第一步产生训练数据与对应标签：生成的训练数据只有一个特征值，每一个数据代表一个样本，因此要扩充一下维度。另外本来标签应该是直接对应label=x.pow(2)，但是考虑到真实数据可能没法一一对应，因此加入一定噪声干扰，当然不加噪声干扰也是可以的。# 样本
x = torch.linspace(
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2023-06-23 00:06:14
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首先说明作者是神经网络纯新手，虽然之前用过神经网络的代码，但基本上都是各种copy，只搞清楚了input_size和output_size，这两天因为工作需要要跑一个lstm的回归预测，在网上找的教程都不太清楚，对新手不是很友好，对新手友好的好像好多都是错的，自己也想了很久才想明白lstm回归预测到低是什么情况，跟大家分享一下，如果有错误也希望大家能指正。首先是lstm的一张图，引自LSTM神经网
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2023-06-14 18:49:20
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1 介绍主流的序列转换模型是基于复杂的循环或卷积神经网络，它们包括一个encoder和一个decoder。表现最好的模型也是用attention 机制连接encoder和decoder。我们提出了一个新的简单网络模型，即Transformer，该模型仅仅依靠attention机制，不用循环或卷积网络。实验结果显示该模型不仅质量很好，而且可以并行，需要较少的时间训练。循环网络模型主要是输入和输出序列
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2024-10-09 14:19:11
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最近动手玩了一下Transformer，找到了一个很适合练手的小例子，基于https://github.com/cxl-ustb/AISTransforemr的代码做了一些修改（感谢原作者），改进后的代码地址：GitHub - BITcsy/AISTransformer: 利用transformer进行船舶轨迹预测。 1. 任务简介：该代码功能是处理船只的轨迹、状态预测（经度，维度，速度，朝向）。
