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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刚开始接触神经网络一般都是从分类应用开始看的，最典型的就是基于手写数字的识别，这也是绝大部分教程以及书籍上的例子，那么如何应用神经网络进行回归分析呢？这是我最初接触神经网络的一个很大的疑惑，随着后来的深入理解有了一些自己的体会。假设把你要解决的问题当作一个求解已知方程组的过程，应用神经网络去解决这个问题，只不过就是把目前已知的方程组变为了需要用训练集去拟合的神经网络模型。所以这就要求你先明确三点：
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2023-10-25 23:41:36
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BP神经网络综合评价法是一种交互式的评价方法，一种既能避免人为计取权重的不精确性, 又能避免相关系数求解的复杂性,还能对数量较大且指标更多的实例进行综合评价的方法,它可以根据用户期望的输出不断修改指标的权值，直到用户满意为止。因此，一般来说，人工神经网络评价方法得到的结果会更符合实际情况。 BP神经网络是一种典型的多层前向神经网络，由输入层、隐,层和输出层组成，层与层之间采用全部连接方式，同
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2023-07-17 12:22:10
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BP神经网络预测回归MATLAB代码（代码完整可直接用，注释详细，可供学习）一、前言代码获取：直接点击链接二、代码部分2.1 初始化2.2 读取数据2.3 设置训练集和测试集2.4 数据归一化2.5 求解最佳隐含层2.6 构建最佳隐含层的BP神经网络2.7 网络训练2.8 网络测试2.9 结果输出三、输出结果展示四、BP优化模型五、结语 一、前言BP神经网络预测回归MATLAB代码（代码完整可用
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2023-10-30 23:07:15
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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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# BP神经网络回归实现指南
## 引言
本文将教会你如何实现BP神经网络回归。首先，我们将介绍整个流程，并用表格展示每个步骤。然后，我们将逐步指导你完成每个步骤，并提供代码示例和注释。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 收集并准备用于训练和测试的数据 |
| 2. 网络构建 | 构建BP神经网络模型 |
| 3. 模型训练 | 使用
原创
2023-09-04 06:06:37
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最近一个月项目好忙，终于挤出时间把这篇 BP 算法基本思想写完了，公式的推导放到下一篇讲吧。一、神经网络的代价函数神经网络可以看做是复杂逻辑回归的组合，因此与其类似，我们训练神经网络也要定义代价函数，之后再使用梯度下降法来最小化代价函数，以此来训练最优的权重矩阵。1.1 从逻辑回归出发我们从经典的逻辑回归代价函数引出，先来复习下：\[J(\theta) = \frac{1}{m}\sum\limi
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2023-09-14 13:39:07
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1.项目背景在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可
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2023-08-08 12:44:45
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前言本文通过一个简单的神经网络的实现，来介绍相关的pytorch函数，以及相关流程。前面首先介绍代码的实现，后面再针对问题进行相应的解释。前期准备1.pytorch中文文档2.神经网络基础3.BP算法4.文中代码来源代码实现import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
import
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2023-10-18 13:52:57
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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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BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或者向量的函数，这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算法。具体步骤 这里以一个普遍实用的简单案例为例子进行编程的说明。假设一组x1,x2,x3的值对应一个y值，有2000组这样的数字，我们选择其中1900组x1,x2,x3和y作为样本，其余100组x1,x2,x3作为测试数据来验证。 首先需要读取
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2023-06-14 17:04:50
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1.项目背景在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可
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2023-08-18 15:54:36
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MATLAB+神经网络30个案例分析，第24例，input_train是真实数据么？还是根据自身数值特点随机选取的？谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创matlab神经网络目前有什么具体的实际应用MATLAB中文论坛2010年出过一本书，北航出版社的，叫《MATLAB神经网络30个案例分析(豆瓣)》好文案。我觉得把它作为入门书挺好的，每一章配有视频和代码，可以依样画葫芦。刚刚顺手还看到了另一本书《
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2023-08-25 16:40:04
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哈喽！小伙伴们，接着上篇回归预测之支持向量机回归预测，今天给大家带来MATLAB实现bp神经网络回归预测，本文主要是陈述BP神经网络实现过程，不在对原理进行讲解啦。需要代码的小伙伴可以私聊我！无偿。接下来进入正题啦！ bp神经网络回归预测实现主要还是
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2023-10-25 23:41:11
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文章目录用numpy和torch实现单层神经网络对比1. 使用numpy实现2. 使用torch实现3. 使用optim自动更新的代码 用numpy和torch实现单层神经网络对比单层神经网络的基本原理请参考机器学习——神经网络（四）：BP神经网络 主要的过程为：forward pass （正向传递）loss （计算损失）backward pass （反向更新）1. 使用numpy实现impor
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2023-12-05 09:13:56
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1、将原始数据集分为训练集和测试集2、对训练集进行批量梯度下降3、评估测试集的准确率4、模型的推理和训练在GPU上运行，但是验证一般在CPU上运行5、训练集是数据集的70%，随机取得，测试集占数据集的比重是0.3，随机取得数据import torch
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.d
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2024-04-12 22:12:27
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bp算法在深度神经网络上为什么行不通BP算法作为传统训练多层网络的典型算法，实际上对仅含几层网络，该训练方法就已经很不理想，不再往下进行计算了，所以不适合深度神经网络。BP算法存在的问题：（1）梯度越来越稀疏：从顶层越往下，误差校正信号越来越小。（2）收敛到局部最小值：尤其是从远离最优区域开始的时候（随机值初始化会导致这种情况的发生）。（3）一般，我们只能用有标签的数据来训练：但大部分的数据是没标
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2023-10-31 21:56:59
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# 如何使用Python实现BP神经网络回归
## 简介
在机器学习领域，BP神经网络是一种经典的人工神经网络模型，可以用于回归问题。本文将介绍如何使用Python实现BP神经网络回归，帮助你入门这一技术。
## 流程概述
下面是实现BP神经网络回归的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建神经网络模型 |
| 3 | 模型训练 |
原创
2024-01-06 09:07:30
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参数说明：batch参数用来指定mini-batch sgd优化器的样本批量大小，默认值为200(如样本数低于200，则为样本数)。max_iter用来指定神经网络的最大迭代次数，默认值为200。random_state用来指定随机种子，用来控制模型初始权重的随机性。如果给定特定值，重新跑模型的时候，可以得出同样的结果。tol参数用于指定优化器的忍耐度。当损失函数的值的变化
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2023-09-08 18:55:22
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1、逻辑回归 理解逻辑回归是理解BP神经网络的关键，逻辑回归相当于是BP神经网络的最后一层，也就是输出层（BP神经网络用于二分类问题）。下面给出逻辑回归的简单推导过程：公式中已经默认Z=WX+b，损失函数使用交叉熵损失函数修正：W导数中的X应该增加转置上面推导假设一次训练一个样本，如果训练多个样本，最后公式略有不同。由于求导、链式法则的应用都是Element-
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2023-07-04 17:40:07
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