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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# PyTorch实现深度神经网络(DNN)回归
在机器学习和深度学习领域，回归分析是一种非常常见的任务。与分类不同，回归的目标是预测一个连续的值。深度神经网络（DNN）在处理复杂数据模式，尤其是非线性关系时，表现出了优秀的性能。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个简单的DNN回归模型，并通过代码示例帮助大家理解基本的实现步骤。
## 深度神经网络概述
深度神经网络的基本结构由输入层、多
原创
2024-08-11 04:15:01
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回归模型：**import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as pltx = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)
y = x.pow(2) + 0.2*torc
神经网络实例——波士顿房价预测一、导入必要的包import pandas as pd
import torch
from torch import nn
from torch.utils import data二、导入必要的数据train_data = pd.read_csv('../data/house_price_train.csv')
# 提取出特征值
all_features = trai
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2023-12-19 05:28:10
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数据预处理import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('../KNN分类/iris.csv')
# print(data)
# 删除不需要的ID和Species列 因为需要进行回归预测 类别信息就没有用处了
data.drop(['ID','Species'],axis=1,inplace=True)
# print(d
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2024-01-30 19:51:44
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Logistic回归所谓回归,就是给一组数据,构建一个多项式对整个数据进行拟合.建立多项式f=θ0x0+θ1x1+⋯+θnxn=θTX
f
=
θ
0
x
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2024-09-20 16:42:59
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DNN全连接层（线性层）计算公式：y = w * x + b W和b是参与训练的参数 W的维度决定了隐含层输出的维度，一般称为隐单元个数（hidden size） b是偏差值（本文没考虑） 举例： 输入：x （维度1 x 3） 隐含层1：w（维度3 x 5） 隐含层2: w（维度5 x 2）个人思想如下：比如说如上图，我们有输入层是3个，中间层是5个，输出层要求是2个。利用线性代数，输入是【1×3
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2023-08-16 20:07:53
288阅读
Fast_RCNN： Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015.RCNN存在的问题：1、一张图像上有大量的重叠框，所以这些候选框送入神经网络时候，提取特征会有冗余！ 2、训练的空间需求大。因为RCNN中，独立的分类器和回归器需要很多的特征作为训练。RCNN中提取候选框，提取特征和分类回归是分开
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2024-03-04 09:33:27
62阅读
K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法，即训练
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2024-04-29 22:08:07
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# 使用 PyTorch 构建深度神经网络 (DNN)
本文将指导你如何使用 PyTorch 构建一个简单的深度神经网络。我们将分步骤来实现这个过程，并通过代码示例帮助你理解每个步骤。
## 整体流程
以下是构建 DNN 的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------|------------
1、前言 回归分析（Regression analysis)是一种统计分析方法，研究是自变量和因变量之间的定量关系，经常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。按照变量之间的关系类型，回归分析可以分为线性回归和非线性回归。 线性回归（Linear regression） 假设给定数据集中的目标（y）与特征（X）存在线性关系，即满足一个多元一次方程 。 回归分析中，只包
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2024-04-07 15:18:37
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PyTorch介绍所有的伟大，源于一个勇敢的开始！1.Pytorch是什么？ PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用 Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网
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2023-09-01 12:58:42
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对PyTorch架构的粗浅理解，不能保证完全正确，但是希望可以从更高层次上对PyTorch上有个整体把握。水平有限，如有错误，欢迎指错，谢谢！先来看一下整个优化过程：首先调用前向（forward）通道来计算输出和损失，然后调用反向通道（backward）得到模型的导数。最后按照权重合并这些导数更新模型以期最小化损失。 前向传播计算损失，反向传播损失优化，更新各个网络权重。back
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2023-10-27 12:05:16
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K近邻法(k-nearest neighbors,KNN) K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。 KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测
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2024-03-27 17:51:54
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从这篇博客开始机器学习最大的一块——分类（有监督学习），并以KNN做为开篇。（当然KNN也可用做回归）K近邻(K-nearst neighbors, KNN)是一种基本的机器学习算法，所谓k近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。比如：判断一个人的人品，只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出，即“近朱者赤，近墨者黑”；KNN算法既可以应用于分类
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2024-03-26 18:16:23
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由于受到计算机性能的影响，虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩，但是并没有引起很多的关注。 知道2012年，Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠，卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。AlexNet创新点：成功应用ReLU激活函数成功使用Dropout机制使用了重叠的最大池化（Max Pooling）。此前的CNN通常使用平均池化，而Al
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2024-05-31 10:26:38
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✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。文章目录表示图像将图像转换为结构化数组和标量为什么要利用神经网络进行图像分析？为图像分类准备我们的数据训练神经网络缩放数据集以提高模型准确性了解改变批量大小的影响批量大小 32批量大小为 10,000了解改变损失优化器的影响了解改变学习率的影响学习率对缩放数据集的影响高学习率中等学习率学习率低不
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2024-06-17 06:51:13
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# DNN回归预测指南
深度神经网络（DNN）是一种强大的工具，常用于回归预测任务。对于刚入行的小白来说，实现DNN回归预测可以分为几个基本步骤。本文将通过一个简单的流程图和关系图，指导你如何在Python中实现这一任务，并附上必要的代码示例及其注释。
## 实现流程
以下是实现DNN回归预测的基本步骤：
| 步骤 | 描述
? 内容介绍随着风电行业的快速发展，风电功率的准确预测对于提高风电场的运行效率和经济效益至关重要。近年来，基于深度学习的方法在风电功率预测中取得了显著的成果。本文将介绍一种基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Adaboost模型，用于风电功率回归预测。首先，我们将介绍卷积神经网络（CNN）在风电功率预测中的应用。CNN能够有效地提取时间序列数据中的时空特征，对于风速、风向
关于模型OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络。输入格式：NCHW=1x3x64x64输出格式：NCHW=1x8x1x1支持八种表情识别，列表如下：["neutral","anger","disdain","disgust","fear","happy","sadness","sur
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2024-04-04 09:19:25
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