工欲善其事必先利其器，TensorFlow和Pytorch之争愈演愈烈，其实大可不必在框架工具选择上耗费精力，我们根据自己的喜好选择就好，毕竟只是工具而已。 今天小白就来教入门的小宝贝儿们使用Pytorch来搭建我们的第一个可以用来训练的神经网络。 如果对神经网络不太了解的小伙伴可以关注我，我会出一个系列教程的（嗯嗯，先挖坑）。首先我们要导入torch（搭建模型）、numpy（生成数据）、matp
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2023-11-06 21:43:57
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首先什么是人工神经网络？简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点，然后用此类节点组成一个层次网络结构，我们称此网络即为人工神经网络（本人自己的理解）。当网络的层次大于等于3层（输入层+隐藏层（大于等于1）+输出层）时，我们称之为多层人工神经网络。 1、神经单元的选择 那么我们应该使用什么样的感知器来作为神经网络节点呢？在上一篇文章我们介绍过感知器算法，但是直接使用的话会存在以下问题：
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2023-10-07 19:05:18
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第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集：有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分
创建5-20-2的BP神经网络，即输入层为5个神经元，隐藏层为20个神经元，输出为2个神经网络的BP神经网络。x=rand(5,1000);%输入为5维度共1000个数据
y(1,:)=sin(3*sum(x,1));%输出的第一维数据
y(2,:)=cos(5*sum(x,1));%输出的第二维数据
%% 训练网络
P=x;%输入数据
T=y;%输出数据
net = newff(P,T,2
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2023-06-05 22:28:17
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基于 MATLAB 的三层 BP 神经网络的设计与仿真1 三层 BP 神经网络结构 BP（Back Propagation）神经网络，是一种按误差逆传播算法训练的具有非线性连续转移函数的多层前馈性网络，学习由两个过程组成：信息的正向传播、误差的反向传播。神经网络学习的准则是：若决策错误，则按照一定的规则进行学习，降低网络再次决策时犯同样错误的可能性。应用最为广泛的为三层 BP 神经网络，分为输入层
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2023-09-04 15:57:54
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一.多层前馈神经网络 首先说下多层前馈神经网络，BP算法，BP神经网络之间的关系。多层前馈[multilayer feed-forward]神经网络由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成，后向传播[BP]算法在多层前馈神经网络上面进行学习，采用BP算法的[多层]前馈神经网络被称为BP神经网络。给出一个多层前馈神经网络的拓扑结构，如下所示： 神经网络的拓扑结构包括：输入层的单元数、隐藏层数[
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2023-08-15 15:32:02
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1 项目背景 一个数据集，满足多对多 的对应关系。他希望用神经网络解决它的数据集逆问题。他给了我一个8输出，6输出的一个excel表格，前六列是输出后8列是输入。这样我利用matlab将表格导入为’.mat’文件。输入输出数据维度都在0-3范围。 或者做一个直接8-6的网络。前者就是多输入单输出，后者就是一个直接多对多的映射。 2神经网络 输入层节点数取决于输入向量长度 隐含层取决于数据集复杂程度
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2023-10-30 23:29:20
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## BP神经网络多输入单输出
### 1. 简介
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常见的人工神经网络，它通过反向传播算法来训练模型。在BP神经网络中，每个神经元的输入都与其他神经元的输出相关联，这种连接方式构成了一个多层的神经网络。本文将介绍如何使用BP神经网络进行多输入单输出的问题求解，并附有代码示例。
### 2. BP神经网络的结构
原创
2023-11-09 12:11:34
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LSTM输入层要求的维度是三维的，其中包含三个参数:batch_size, input_dim和time_step。隐含层有一个参数：n_hidden。输出层有两个参数：n_hidden和output_dim。下面举两个例子：利用LSTM识别MNIST手写数字集和LSTM时间序列分析，谈谈个人对这些参数含义的理解。1. 利用LSTM识别MNIST手写数字集 输入层：首先说下batch_size。这
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2024-02-11 07:43:17
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关于预测标签是是较小数量级时的解决办法: 我恰恰碰上这种极端的情况，双输出，一个标签范围大概是个位数到几百，一个标签范围则是1e-3-1e-2左右。神经网络输出是loss nan. 首先明确，loss nan是由那个面向大数量级标签的输出导致的。一开始神经网络的输出大多为在-10-10之间的个位数（不管哪个输出路都是如此）。面向大数量级标签的输出跟标签差距太大，mse破防了。当预测目标太小，比如1
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2023-08-09 10:38:46
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前言 神经网络是一种很特别的解决问题的方法。本书将用最简单易懂的方式与读者一起从最简单开始，一步一步深入了解神经网络的基础算法。本书将尽量避开让人望而生畏的名词和数学概念，通过构造可以运行的Java程序来实践相关算法。 上一章我们讨论了神经网络的表达能力的
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2024-04-22 21:09:06
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深度神经网络神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，通常拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过若干隐含层的变换之后进入输出层，输出层根据分类的个数不同一般采用不同的祌经网络层，多分类问题往往采用softMax层，在输出层能够得到输出分类结果。后来经过长时间的发展经历了多层感知机，从多层感知机中人们发现神经网络的层数直接决定了他的学习拟合能力，所以后续发展到了如今的ＤＮＮ，全连接ＤＮＮ的结
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2023-09-15 23:45:44
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一、多层神经网络（为什么可以解决多种问题）多层神经网络：在输入和输出层上有隐含层，可以克服单层神经网络的限制处理非线性分离问题多层有更大的区分度，多条线去拟合第三个图中，每一个方块对应第二个图中神经网络，即有两个隐含层。 二、Feedforward Neural Networks1、FF NN模型选择sigmoid函数作为激活函数的原因是其处处可导。 多层神经网络的
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2024-04-09 21:49:36
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BP神经网络求解异或算法 目录BP神经网络求解异或算法一、BP神经网络二、激活函数三、异或求解 一、BP神经网络BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。 正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差
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2024-01-03 09:08:44
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# 如何实现"多输出神经网络"
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整件事情的流程，我们可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 构建神经网络模型 |
| 3 | 编译模型 |
| 4 | 训练
原创
2024-02-25 07:28:38
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文章目录一、卷积神经网络简介（一）什么是卷积神经网络（二）卷积神经网络的结构（三）为何要用卷积神经网络二、PyTorch框架简介（一）环境搭建（二）一些基本概念和应用三、应用示例（一）项目目标（二）准备样本（三）构造卷积神经网络（四）训练并保存网络（五）加载并使用网络 PyTorch框架使得构造和训练神经网络方便了许多，为简述其用法，同时也为说明卷积神经网络的原理，本文举例说明如何基于PyTo
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2023-10-16 00:15:46
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多输入多输出 | MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多输入多输出
原创
2024-03-12 16:38:01
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## 多输入多输出神经网络的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现一个多输入多输出的神经网络。在本文中，我将以流程图的形式展示整个实现过程，并提供相应的代码和解释。接下来，让我们开始吧！
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[构建模型]
B --> C[训练模型]
C --> D[评估模型]
D
原创
2024-02-14 07:42:22
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搭建一个简易神经网络（PyTorch） 就是通过对 权重参数（w1，w2） 的更新来优化模型。 一个批次的数据从输入到输出的完整过程是：先输入 100 个具有 1000 个特征的数据；经过隐藏层后变成 100 个具有 100 个特征的数据；再经过输出层后输出 100 个具有 10 个分类结果值的数据；在得到输出结果之后计算损失并进行后向传播，这样一次模型的训练就完成了。'''导入必要的包，
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2024-04-27 07:11:12
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在C语言中，有三个函数可以用来在显示器上输出数据，它们分别是：puts()：只能输出字符串，并且输出结束后会自动换行，putchar()：只能输出单个字符，printf()：可以输出各种类型的数据，printf() 是最灵活、最复杂、最常用的输出函数，完全可以替代 puts() 和 putchar()，大家一定要掌握。前面的章节中我们已经介绍了 printf() 的基本用法，本节将重点介绍 pri
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2023-11-15 19:06:44
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