一、概念 算法分析关心的是基于所使用的计算资源比较算法。 即我们总是希望用更少的计算资源得到同样的结果，而这里的计算资源有空间上的使用、时间上的使用、代码可读性等。二、大O记法 对于一个函数，其时间函数可以估计为其基本语句的执行次数，参数
# 如何实现“ANN 分类 pytorch”
## 一、整体流程
首先让我们来看一下实现“ANN 分类 pytorch”的整体流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 搭建神经网络
搭建神经网络 --> 模型训练
模型训练 --> 模型评估
模型评估 --> [*]
```
## 二、步骤及代
原创
2024-04-11 05:05:16
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提示：本文第二部分为代码实现 文章目录第二章：Pytorch框架构建残差神经网络(ResNet)前言一、残差网络（ResNet）简介1.背景介绍2.提出ResNet的原因3.关键技术3.残差网络结构特点二、代码实现一个简单Residual Block1.导入相关数据包2.定义ResnetbasicBlock类，实现一个简单block3.展示ResNet34网络架构本文代码 前言 神经网络模型想取
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2023-10-12 16:36:50
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01数据分类正所谓物以类聚人与群分，生活里很多东西都存在着分类，当你进入超市的时候有着“日常生活用品”，“零食区”，“衣服类”等等的分类，一个分类里有不同的商品。02分类方法那么问题来了，怎么分类呢？按照什么分类呢？我们仍然用超市的分类来说明，在超市的分类中，我们可以看到在同一个类中的商品用途是差不多的。也有的分类是按照商品的性质来分的。如果是按照商品的用途这一单一的规则来分类的话，我们通常叫这种
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2023-08-16 14:18:48
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用Pytorch实现逻辑回归Logistic Regression 从线性回归 → 逻辑回归 1、分类问题计算属于每一类的概率用 Logistic Function 把实数空间映射到[0,1]的概率范围空间内 2、模型变化（线性回归 → 逻辑回归）2.1、模型结构变化 2.2、Loss Function的变化为了计算两个概率之间的差异
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2023-07-26 19:45:55
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【实验目的】1．掌握常见机器学习分类模型思想、算法，包括Fisher线性判别、KNN、朴素贝叶斯、Logistic回归、决策树等； 2．掌握Python编程实现分类问题，模型评价指标、计时功能、保存模型。【实验要求】理解Python在分类问题中的评价指标等细节操作；掌握本章讲授的分类问题的Python编程操作。【实验过程】（必要的实验步骤、绘图、代码注释、数据分析）实验步骤 1、读入数据 2、数据
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2023-08-18 22:31:59
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下面是小凰凰的简介，看下吧！ ?人生态度：珍惜时间，渴望学习，热爱音乐，把握命运，享受生活 ?学习技能：网络 -> 云计算运维 -> python全栈( 当前正在学习中) ?您的点赞、收藏、关注是对博主创作的最大鼓励，在此谢过！ 有相关技能问题可以写在下方评论区，我们一起学习，一起进步。 后期会不断更新python全栈学习笔记，秉着质量博文为原则，写好每一篇博文。 文章目录一、集合1、
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2023-09-26 13:47:37
80阅读
# 使用PyTorch训练人工神经网络（ANN）的完整指南
在深度学习的世界里，PyTorch是一个非常受欢迎的深度学习框架，它以其灵活性和易用性著称。这篇文章将带你逐步学习如何使用PyTorch训练一个简单的人工神经网络（ANN）。我们将通过表格展示流程，并详细解释每一步骤所需的代码。
## 整体流程
在开始之前，我们首先概述一下训练ANN的完整流程。下表展示了我们需要执行的主要步骤：
1 .建立索引过程随机选择两个点，以这两个节点为初始中心节点，执行聚类数为2的kmeans过程，最终产生收敛后两个聚类中心点。这两个聚类中心点之间连一条线段（灰色短线），建立一条垂直于这条灰线，并且通过灰线中心点的线（黑色粗线）。这条黑色粗线把数据空间分成两部分。在多维空间的话，这条黑色粗线可以看成等距垂直超平面.
在划分的子空间内进行不停的递归迭
原论文地址：https://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdfGitHub：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN/blob/master/implementations/gan/gan.py一、GAN 有什么用？GAN 即 Generative Ad
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2023-12-10 11:16:35
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关于多标签分类任务的损失函数和评价指标的一点理解之前有接触到多标签分类任务，但是主要关注点都放在模型结构中，最近关于多标签分类任务进行了一个讨论，发现其中有些细节不是太清楚，经过查阅资料逐渐理解，现在此记录。多标签分类任务损失函数在二分类、多分类任务中通常使用交叉熵损失函数，即Pytorch中的CrossEntorpy，但是在多标签分类任务中使用的是BCEWithLogitsLoss函数。BCEW
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2023-09-29 22:02:02
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# 使用 PyTorch 实现手写数字识别
手写数字识别是计算机视觉和机器学习领域的一个经典问题。在实际应用中，这一技术可以广泛运用于自动识别邮政编码、银行支票和表单中的数字等。本文将通过 PyTorch 框架实现一个简单的人工神经网络（ANN），对手写数字进行识别。
## 一、准备工作
### 1.1 环境准备
确保你已经安装了 Python 和 PyTorch。如果尚未安装，可以使用以
# 基于 PyTorch 的 ANN 回归模型训练指南
在本文中，我们将介绍如何使用 PyTorch 实现一个人工神经网络（ANN）的回归模型。我们将从头到尾带你了解整个流程，包括数据准备、模型构建、训练、评估和预测。
## 整体流程
下面是一个简单的流程图，展示了训练一个 ANN 回归模型的各个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[数据准
# 使用PyTorch进行回归分析
## 引言
在机器学习领域中，回归分析是一种用于预测数值型目标变量的方法。PyTorch是一个基于Python的机器学习库，提供了很多用于构建神经网络的工具和函数。本文将指导你使用PyTorch库来构建一个用于回归分析的人工神经网络（ANN）模型。
## 整体流程
下面是完成这个任务的整体流程，我们将通过以下几个步骤来实现回归分析：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-08-18 15:39:45
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最近翻Peter Harrington的《机器学习实战》，看到Logistic回归那一章有点小的疑问。作者在简单介绍Logistic回归的原理后，立即给出了梯度上升算法的code：从算法到代码跳跃的幅度有点大，作者本人也说了，这里略去了一个简单的数学推导。那么其实这个过程在Andrew Ng的机器学习公开课里也有讲到。现在回忆起来，大二看Andrew的视频的时候心里是有这么一个疙瘩（Andrew也
1.神经网络简介1.1什么是神经网络？人工神经网络（ANN）是一种信息处理范例，其灵感来自生物神经系统，如大脑，处理信息。这种范式的关键要素是信息处理系统的新颖结构。它由大量高度互连的处理元件（神经元）组成，它们协同工作以解决特定问题。人工神经网络就像人一样，通过实例学习。通过学习过程为特定应用配置ANN，例如模式识别或数据分类。在生物系统中学习涉及调整神经元之间存在的突触连接。人工神经网络也是如
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2024-01-29 08:27:30
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traingdx ：梯度下降自适应学习率训练函数，traingdm,trainlm, trainscg 这些是权值的学习
原创
2022-08-13 00:39:07
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Annoy是高维空间求近似最近邻的一个开源库。Annoy构建一棵二叉树，查询时间为O(logn)。Annoy通过随机挑选两个点，并使用垂直于这个点的等距离超平面将集合划分为两部分。如图所示，图中灰色线是连接两个点，超平面是加粗的黑线。按照这个方法在每个子集上迭代进行划分。依此类推，直到每个集合最多剩余k个点，下图是一个k = 10 的情况。相应的完整二叉树结构：随机投影森林。一个思想依据是：在原空
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2024-07-02 22:59:36
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使用的数据集Kaggle Cats and Dogs Dataset基于机器学习的动物图像分类处理基于机器学习的动物图像分类是一种利用机器学习算法和技术来自动识别和分类不同动物图像的方法。该方法可以通过训练一个机器学习模型来学习动物的特征和模式，并根据这些特征和模式来判断输入图像属于哪种动物。动物图像分类通常包括以下步骤：1.数据收集：收集包含不同动物类别的大量图像数据集，这些图像数据集应涵盖各
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2024-08-23 08:39:14
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如何提升PyTorch“炼丹”速度？最近，有一位名叫Lorenz Kuhn的小哥，分享了他在炼丹过程中总结的17种投入最低、效果最好的提升训练速度的方法，而且基本上都可以直接在PyTorch中进行更改，无需引入额外的库。不过需要注意的是，这些方法都是假设是在GPU上训练模型。这一分享在Reddit上得到了600的热度。接下来，我们便从提速高低开始，依次对这些方法来做介绍。1、选择合适的学习率时间表
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2024-01-23 16:54:40
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