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
# 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
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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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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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) =
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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近年来，使用美国营养健康（NHANES）数据的文章中，有一类统计学方法异军突起，我称之为回归三板斧，即在统计学设计上同时建立广义线性回归，加权位数和回归以及贝叶斯核机回归三种模型，对比结果比较优劣，再进行综合的分析讨论，得出较为严谨详实的结果。本次我们将结合文章对这种方法进行学习。2019年2月，一篇题为：Association between exposure to a mixture of p
def getlittleLabel() :
'''
得到小类的所有标签
:return:
'''
with open(data_path.train_questions, encoding='utf-8') as fin :
read_results = [line.split("\t") for line in fin.readlines
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2024-11-01 15:12:06
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配置、使用transformers包一、transformerstransformers包又名pytorch-transformers或者pytorch-pretrained-bert。它提供了一些列的STOA模型的实现，包括(Bert、XLNet、RoBERTa等)。下面介绍该包的使用方法：1、如何安装transformers的安装十分简单，通过pip命令即可pip install transf
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2023-08-08 14:28:51
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# Transformer 模型：原理与实现
Transformer 模型是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络模型，由 Vaswani 等人在 2017 年提出。它在自然语言处理（NLP）任务中取得了很大的成功，特别是在机器翻译任务中。本文将介绍 Transformer 模型的原理，并使用 PyTorch 实现一个简单的 Transformer 模型。
## 1.
原创
2023-08-28 07:07:44
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## 使用 PyTorch 搭建 Transformer 进行回归任务
在这篇文章中，我们将通过一个简单的流程，引导一位刚入行的小白如何使用 PyTorch 构建 Transformer 模型来进行回归任务。整个过程分为几个步骤，并在每一步提供详细的代码和注释。
### 整体流程
以下是实现 Transformer 回归的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
原创
2024-09-16 06:25:56
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# Transformer模型与PyTorch实现
## 引言
近年来，Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域引起了广泛关注。由Vaswani等人在2017年提出的这一模型，通过自注意力机制显著提高了机器翻译和文本生成等任务的效果。本文将介绍Transformer模型的基本结构，展示如何用PyTorch实现该模型，并提供状态图和关系图以便更好地理解。
## Transform
原创
2024-10-23 06:39:03
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# Transformer是什么？
Transformer是一种用于序列到序列（Sequence-to-Sequence）学习的模型，最初由Vaswani等人在2017年提出。它在自然语言处理（NLP）领域中取得了巨大的成功，并被广泛应用于机器翻译、文本摘要和问答系统等任务中。
在传统的序列到序列模型中，如循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNNs），信息必须通
原创
2023-07-15 08:39:48
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from IPython.display import Image
Image(filename='images/aiayn.png') 在过去的一年里，中的变形金刚。除了在翻译质量上产生重大改进外，它还为许多其他 NLP 任务提供了新的架构。论文本身写得很清楚，但传统观点认为要正确实施是相当困难的。在这篇文章中，我以逐行实现的形式展示了该论文的“注释”版本。我重新排序并删除了原始
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2024-08-15 10:32:33
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线性回归从零开始问题解读这里要先详细解读一下我们前文提到的问题，如何实现我们的梯度下降的迭代？我们自然是使用最最常用的BP神经网络了。它是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一 。看起来很复杂是吧，那我们简而言之就是：前向传播，计算预测值，反向传播更新权重，不断迭代知道达到要求。这里具体过程我就不推导了，其实很简单，大家甚至可以手算一下，可以看这个UP主的视
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2024-08-21 09:49:27
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文章目录1. Title2. Summary3. Problem Statement4. Method(s)4.1 Overall Architecture（1）Patch Partition（2）StagesPatch MergingSwin Transformer Block4.2 Shifted Window based Self-Attention（1）Self-Attention in
机器学习中的支持向量机(SVM)是一个非常强大的工具，可用于线性和非线性数据集的分类，回归和异常检测。在这篇文章中，我将讨论SVM算法如何执行分类和回归。在这里，我们拟合了一条直线，它不仅将这两个类分开，而且与最近的点保持最大距离。支持向量就是位于边缘的实例。需要注意的一件重要事情是SVM对scaling很敏感。因此在应用SVM之前需要进行scaling以获得更好的结果。 硬间隔和软间
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2024-10-13 19:30:51
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这里写目录标题蓝斯诺特data.pyutil.pymask.pymodel.pymain.py结果数学家是我理想NLP从入门到放弃油管 蓝斯诺特【参考：Transformer简明教程, 从理论到代码实现到项目实战, NLP进阶必知必会._哔哩哔哩_bilibili】 举了一个实例，计算过程浅显易懂下面略有修改import torch
import random
import numpy as n
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2023-11-13 13:43:28
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