深度学习Pytorch（三）——神经网络 文章目录深度学习Pytorch（三）——神经网络一、简介二、神经网络训练过程三、实例演示1、定义一个神经网络2、通过调用net.parameters()返回模型可训练的参数3、迭代整个输入4、调用反向传播5、计算损失值6、反向传播梯度7、更新神经网络参数 一、简介神经网络可以通过torch.nn包构建，上一节已经对自动梯度有些了解，神经网络是基于自动梯度来
转载
2023-09-06 16:38:21
95阅读
NEURAL NETWORKS 神经网络神经网络是由torch.nn包构造的.nn使用autograd定义模型和对模型做微分. 一个nn.module对象包含layers, 一个返回输出的forward(input)方法.例如, 看一个分类数字图片的网络:这是简单的前馈(feed-forward)网络. 它获取输入, 将它送给几个layer一层接一层的处理, 最后给出输出. 一个典型的神经网络训练
转载
2023-08-04 23:32:47
49阅读
目录1.搭建神经网络6步法2.函数用法和介绍（1）tf.keras.models.Sequential()（2）Model.compile(）（3）model.fit(）（4）model.summary()（5）model.predict()3.鸢尾花数据集4. Fasion_Mnist数据集 1.搭建神经网络6步法tf.keras搭建神经网络六步法第一步：import相关模块，如imp
转载
2023-08-08 09:32:16
172阅读
前言之前就一直想不调用框架，实现一个CNN和RNN，实现这两种网络的主要难度就在于反向传播，对与CNN来说反向传播也要涉及到卷积，对于RNN来说反向传播会涉及到沿时间序列进行传播，也就是BPTT。在此过程中遇到不少困难，踩了不少坑，所以写此博文总结一下。实现卷积神经网络我们这里要实现的卷积神经网络是Lenet-5模型，其模型结构图如下 其网络结构用语言描述的话，就是:输入层->卷积层->
转载
2023-08-11 21:24:17
150阅读
卷积神经网络接触很久了，但是总感觉有一种很朦胧的感觉，今天重新理解一下CNN和CNN中卷积的概念。 如何通俗的理解卷积，关于卷积首先要理解，他只是一个为了方便计算学习而定义的概念，是一种抽象的符号，就像是加减乘除一样。原文文章从连续卷积，离散卷积定义开始，以动图的形式将卷积形象化，其中掷骰子和蒸馒头对于离散和连续卷积解释的很清楚。请参照引用文章。 说到图像卷积这一点，终于弄明白卷积和平
转载
2023-11-09 06:25:47
55阅读
matlab神经网络问题。 10。参考一下吧P=[012345678910];T=[01234321234];net=newff([010],[51],{'tansig''purelin'});=50;%每次循环50次net.trainParam.epochs=500;%最大循环500次=0.01;%期望目标误差最小值net=train(net,P,T);%对网络进行反复训练Y=sim(net,P
转载
2023-10-30 23:06:13
37阅读
SVM是最优秀、准确而健壮的算法之一，维度不敏感，可处理线性可分和线性不可分数据。分为SVC和SVR。优势：分类性能好、稳定性高、算法更新快。一般选择RBF作为核函数。SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。关键优化参数：C：惩罚系数，值越高，惩罚程度越大，误差容忍力越差。Gamma：影响每个支持向量对应的高斯的作用范围，值越大，泛化性能越差。限制：计算的复杂性取决于支持向量的数目，大规模训练样本
转载
2023-05-22 14:44:06
83阅读
BP神经网络简单流程 2017年12月01日 09:47:29
阅读数：2908 BP(Back Propagation)神经网络是一种具有三层或者三层以上的多层神经网络，每一层都由若干个神经元组成，它的左、右各层之间各个神经元实现全连接，即左层的每一个神经元与右层的每个神经元都由连接，而上下各神经元之间无连接。BP神经网络按有导师学习方式进行训练，当一对学习模式提供给神经网络后，其神经元的
转载
2023-05-23 16:52:35
271阅读
SPSS神经网络，是一个非线性的数据建模工具集合，包括输入层和输出层、一个或者多个隐藏层。神经元之间的连接赋予相关的权重，训练算法在迭代过程中不断调整这些权重，从而使得预测误差最小化并给出预测精度。包括多层感知器（MLP）和径向基函数（RBF）两种方法。本人只研究了多层感知器的方法。使用SPSS神经网络，可以将数据拆分成训练集、测试集、验证集。训练集用来估计网络参数；测试集用来防止过度训练。验证样
转载
2023-05-22 17:30:55
1182阅读
1.二者在形式上有几分相似,但实际上有很大不同。简而言之，神经网络是个“黑匣子”，优化目标是基于经验风险最小化，易陷入局部最优，训练结果不太稳定，一般需要大样本；而支持向量机有严格的理论和数学基础，基于结构风险最小化原则, 泛化能力优于前者，算法具有全局最优性, 是针对小样本统计的理论。目前来看，虽然二者均为机器学习领域非常流行的方法，但后者在很多方面的应用一般都优于前者。神经网络是基于传统统计学
转载
2023-10-30 23:31:46
69阅读
...
原创
2023-06-05 13:33:51
99阅读
作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 在这篇文章中，我们将了解神经网络的基础知识。 这个博客的先决条件是对机器学习的基本理解，
转载
2020-06-24 12:12:00
65阅读
2评论
前些日子，怀着对神经网络的无限向往，买了《Python神经网络编程》（为什么买它，决策过程已经忘了0.0），经过几天‘刻苦‘的钻研（主要是python库，numpy和scipy的一系列方法，各种百度），在彻底了解了神经网络的基本原理后，感觉基础的神经网络有点鸡肋（神经网络可以有多种，例如卷积神经网路等等），基础的神经网络主要建立在大量数据训练的基础上，从数据集之中提取相关特征保存在矩阵之中（以我目
转载
2023-09-08 11:19:27
66阅读
➤第十题参考答案-第1小题1.题目分析（1）数据集分析数据集合包括有两个目录：test, train。其中分别包括有95,510张车牌号的图片。图片命名的最后一个字符表明了车牌号的颜色。（2）数据转换使用本文后面作业程序附件中的：1.将车牌图片目录转换成YUV将test、train两个车牌号的图片转换成YUV参数。形成两个数据NPZ文件：test_data_npz, train_data_npz。
转载
2023-08-28 19:33:48
117阅读
一、卷积的基本操作过程
卷积也称为滤波，是一种线性的信号处理技术。
二、卷积神经网络的卷积层结构 单层动态演示： 详见：
https://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.ht
转载
2023-10-12 13:16:35
66阅读
深度学习框架的一般流程：1.数据加载和处理2.定义一个模型（包括网络、损失函数和优化器）3.在训练集上进行训练4.在测试集上测试模型的性能（步骤1、2可以调换）步骤一：使用Torchvision加载和规范化CIFAR10训练集和测试集torchvision模块可以加载数据，也可以处理数据等等import torch
import torchvision
import torchvision.tra
转载
2023-07-11 14:37:33
111阅读
在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的图像，可以表示为一个1000000的向量。在上一节中提到的神经网络中，如果隐含层数目与输入层一样，即也是1000000时，那么输入层到隐含层的参数数据为1000000×1000000=10^12，这样就太多了，基本没法训练。局部感知卷积神经网络有两种神器可以降低参数数目，第一种神器叫做局部感知野。一般认为人对外界的认知是从局部到
转载
2023-07-18 16:46:53
143阅读
我们就先做一个最简单的神经元，这个神经元有两个输入，接受到输入后就会向前产生一个传递（在这里要说一句话，神经网络中我们把得到结果的方向叫做前，有的人可能习惯把得到结果的方向理解成向后，这个地方要稍微注意一下）
转载
2023-07-31 17:33:42
81阅读
步骤如下： 1、打开matlab，点击“app”,图示“三角形”图标。 2、图中圈出工具箱，即为神经网络工具箱工具箱。这四种分别为BP、拟合、模式识别和时间序列神经网络。这里我们使用时间序列神经网络。 3、图示，右边即为选择问题处理方式，第一个有出入有反馈，第二个有反馈无输入，第三个无反馈有输入。 4、选择有输入有反馈方式，点击next。 5、图示选择好输入输出，选择时间步骤行或列，然后点击nex
转载
2023-05-31 16:10:44
475阅读
有关数学建模比较好的教学视频网站？《数学建模视频》百度网盘资源免费下载链接提取码:4253数学建模视频|MATLAB图像处理实例详解|Matlab神经网络原理与实例精解34.5小时配套教学时视频|MATLAB神经网络原理与实例精解.pdf|MATLAB初学者入门视频：MATLAB简介和给初学者的建议.zip||7天助你掌握Matlab，还能收获一份20G的数模资料合集.mp4|陈明-Matlab神
转载
2023-09-14 16:33:20
71阅读
