昨天做了从复杂的手写神经网络到backward，今天再使用更为简单的 torch中的nn库，nn就是neural network，在这个里面可以创建一个model来帮助我们保存数据和计算。同样这个nn我们是可以根据我们的网络的结构根据顺序来给与参数，比方说我们的输入层到隐藏层是线性的结构(y=wx+b)，而隐藏层中是激活函数ReLU，隐藏层到输出层又是线性的，我们就可以这样定义 model=tor
多层感知机(MLP）隐藏层线性模型对于多特征，以及特征之间相互作用的关系的预测是有可能出错的；即很多例子都并非唯一单调性，单层的线性模型时会出错的。在网络层中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制,最简单的做法是将许多全连接层堆叠在一起，每一层输出到上面的层，直到生成最后的输出输入 X∈Rn*d,n个样本的小批量，每个样本d个输入特征隐藏表示 H∈ Rn*h,每个隐藏层有h个隐藏单元隐藏层的权重
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2024-09-25 06:47:45
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多层感知机MLP（Multi Layer Perceptron ）是一种特定的人工神经网络（Artificial Neural Networks）在认识MLP之前，我们先回顾下前馈神经网络。1、 前馈神经网络前馈神经网络是最先发明也是最简单的人工神经网络 。它包含了安排在多个层中的多个神经元（节点）。相邻层的节点有连接或者边（edge）。所有的连接都配有权重。 下面是一个例子：一个前馈神经网络可以
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2024-04-13 06:49:09
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多层感知机（MLP）的从零开始实现基于Fashion-MNIST图像分类数据集一、初始化模型参数Fashion-MNIST中的每个图像由28*28=784个灰度像素值组成，所有图像共分为10个类别，忽略像素间的空间结构，可以将每个图像视为具有784个输入特征和10个类的简单分类数据集。首先。我们将实现一个具有单隐藏层的多层感知机。通常，因为内存在硬件中的分配和寻址方式，我们选取2的若干
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2023-12-14 12:36:52
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今天实现了一下MLP。先说几个函数的用法。1、在最小化损失的时候，经常使用的一个函数就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=,labels=,name=None).除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数：第一个参数logits：就是神经网络最后一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，n
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2024-04-29 12:43:04
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衡量线性回归法的指标：MSE, RMSE和MAE举个栗子：对于简单线性回归，目标是找到a,b 使得尽可能小其实相当于是对训练数据集而言的，即当我们找到a，b后，对于测试数据集而言，理所当然，其衡量标准可以是但问题是，这个衡量标准和m相关。（当10000个样本误差累积是100，而1000个样本误差累积却达到了80，虽然80<100，但我们却不能说第二个模型优于第一个）改进==> 对式子除
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2024-04-30 22:57:26
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Neural Network 神经网络MLP多层感知机和它的基础 MLP（Multi-Layer Perceptron），即多层感知器，是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看做是一个有向图，由多个节点层组成，每一层全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元（或称处理单元）。一种被称为反向传播算法的监督学习方法常被用来训练MLP。M
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2023-09-09 06:54:29
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【干货】①以小数形式显示：format rat②以分数形式显示：format short③以紧凑形式显示：format compact④以松散形式显示：format looseMatlab之format 设置命令行窗口输出显示格式：一、语法format styleformat说明format style ：将命令行窗口中的输出显示格式更改为 style&
最近看一些基于LSTM网络的NLP案例代码，其中涉及到一些input_size， num_hidden等变量的时候，可能容易搞混，首先是参照了知乎上的一个有关LSTM网络的回答https://www.zhihu.com/question/41949741， 以及github上对于LSTM比较清晰的推导公式http://arunmallya.github.io/writeups/nn/lstm/in
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2024-08-08 23:37:28
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一、基本概念复习1、自编码器输入等于输出的神经网络模型全连接层神经网络组成的最简单的自编码器只有三层结构，中间的隐藏层才是需要关注的地方。在训练过程中，输入经过编码再解码，还原成原来的样子。 假如通过一组数据训练出了自编码器，拆掉解码器后，就可以使用编码器来表征数据了。隐藏层的神经元数目远低于输入层，相当于我们用更少的特征去表征我们的输出数据，从而达到降维压缩的功能。自编码器还有降噪的功
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2024-05-18 23:56:48
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LSTM模型中使用ReLU作为隐藏层的激活函数和在最后一层使用线性激活函数，这两种做法有着不同的目的和作用：ReLU激活函数在隐藏层：目的：ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数的主要目的是引入非线性到神经网络中。在深度学习模型中，非线性是必要的，因为它帮助网络学习和表示复杂的数据模式。工作原理：ReLU函数的公式是f(x) = max(0, x)。这意味着，如果输入是负数
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2024-06-08 16:43:00
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如何像graphsage中对mini-batch的节点进行邻居采样并训练模型，使得大规模全连接图的GNN模型训练成为可能，pyg是通过torch_geometric.loader.NeighborSampler实现的；  
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2024-09-03 12:10:30
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# 如何实现两层 MLP（多层感知机）使用 PyTorch
在本文中，我们将通过步骤指导你如何在 PyTorch 中实现一个简单的两层多层感知机（MLP）网络。我们将首先介绍完成这一任务的整体流程，然后详细讲解每一步以及相应的代码。
## 完成任务的流程
我们可以把整个过程分为几个步骤，具体如下：
| 步骤 | 说明 |
|------|
原创
2024-10-25 05:26:45
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该博客主要参考这个工程提供的代码 我们在他们代码的基础之上进行魔改 当然了，既然要魔改人家的数据，肯定要先把人家的思路看明白。 对于3D神经网络来讲，好多小伙伴最关心的肯定还是数据的喂入方法和数据集的格式喽。 下第一个部分就是详细第一个部分就是1. 输入数据–数据预处理1.1 输入数据的格式C3D时直接处理视频数据的，但是这并不意味着C3D模型的输入数据就是视频。实际上，C3D模型的输入也是一系列
【IT168 资讯】这里有几个选项可以加速你的机器学习原型。效果最明显的是使用GPGP，因为一张合适的Nvidia显卡会让你回到1K到2K之间。别忘了，你可能需要升级电源和散热风扇。但是，如果你的部门(像大多数人一样)处于预算限制之下(尽管也许你只是把它当作学习经验，或者仅仅是为了娱乐的目的)，那么可能需要找到一个加速处理和节省大量资金的中间地带。这儿给出关于开发平台的一些基本假设/先决条件：·电
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2023-12-06 19:17:47
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由于原博客在word里编辑，插入了很多Mathtype公式，而不支持Mathtype，转换格式出现了很多麻烦和排版混乱，故此博客部分采用截图展示。原理程序及结果Python 程序：（1）LMS算法 （2）求MSE 结果：分析图1.1上图是滤波器输入信号，即滤波前含噪声的接收信号x(n)波形，从图中我们可以看出，输入信号中的噪声引起波形的随机性，对于有效信号s(n)的原波形造成了不同程度的波动，要想
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2023-10-02 06:21:00
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写在前面由于MLP的实现框架已经非常完善，网上搜到的代码大都大同小异，而且MLP的实现是deeplearning学习过程中较为基础的一个实验。因此完全可以找一份源码以参考，重点在于照着源码手敲一遍，以熟悉pytorch的基本操作。实验要求熟悉pytorch的基本操作：用pytorch实现MLP，并在MNIST数据集上进行训练环境配置实验环境如下：Win10python3.8Anaconda3Cud
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2023-07-05 21:37:18
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全连接层非常重要，学习后面的各种网络模型都会用到，比如：cNN,RNN等等。但是一般向以上的模型输入的都是四维张量，故通过卷积和LSTM之后输出是四维张量，但是全连接层需要输入二维张量。故需要用到打平层（Flatten层）,将后面的3个维度打平，才能输入到全连接层（nn.liner层）。由于pytorch未提供Flatten层，但是后面又非常常用，故这里我将其定义好了，以便大家参考使用。Flatt
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2023-07-05 21:37:49
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读这篇文章的时候，默认你已经对LSTM神经网络有了一个初步的认识，当你深入理解时，可能会对多层LSTM内部的隐藏节点数，有关cell的定义或者每一层的输入输出是什么样子的特别好奇，虽然神经网络就像是一个黑箱子一样，但是我们仍然试图去理解他们。 我们所说的LSTM的cell就是这样子的一个结构：（图中标识的A就是一个cell，图中一共是三个cell）
其中的X.t代表t时刻的输入，h.t代
第一步：前向传播【注】此BP算法的证明仅限sigmoid激活函数情况。本博文讲道理是没错的，毕竟最后还利用代码还核对了一次理论证明结果。简单的三层网络结构如下参数定义：可见层定义为X，共有n个单元，下标用 i表示隐藏层定义为B，共有p个单元，下标用 j 表示输出层定义为Y，共有q个单元，下标用 k表示可见层到隐藏层权重矩阵为W，大小为 p*n隐藏层到输出层权重矩阵为V，大小为q*p计算隐藏层各神经
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2024-07-23 09:47:00
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