尽管ReLU相比其它激活函数已经大大避免了发生梯度消失或者为0的现象，但不好的参数初始化方法也会导致这种情况的出现。1. 使用标准正态分布初始化 这里用torch.randn()来做实际上就是对参数w和b进行了N~(0,1)的标准正态分布初始化，这个初始化值都很小，比较接近0。import torch
from torch.nn import functional as F
from t
# 如何使用PyTorch实现BP网络
## 1. 引言
在机器学习中，BP（反向传播）网络是最基础的神经网络之一。它能够通过不断调整权重来最小化网络输出和目标之间的损失。本文将详细讲解如何在PyTorch框架中实现一个简单的BP网络。我们将分步骤进行，并通过代码和图示进行解释。
## 2. 实现流程
以下是实现BP网络的主要流程：
| 步骤 | 描述
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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文章目录PyTorch 神经网络基础学习上手笔记1.层和块自定义块从零开始编写一个块顺序块在前向传播函数中执行代码小结拓展self指针:实例化：2.参数管理访问参数，用于调试、诊断和可视化。一次性访问所有参数参数初始化。内置初始化自定义初始化在不同模型组件间共享参数。3.自定义层不带参数的层带参数的层小结4.读写文件加载和保存张量加载和保存模型参数小结 PyTorch 神经网络基础学习上手笔记1
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2024-06-16 11:49:23
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文章目录1 回顾1.1 其他的相关代码2 快速搭建3 网络的保存4 网络的提取4.1提取整个网络的方法4.2提取网络中的参数的方法 1 回顾在之前的两篇文章中分别介绍了如何用pytorch搭建简单神经网络用于回归与分类。但是如何快速搭建一个简单的神经网络而不是定义一个类再去调用，以及我们定义了一个网络并训练好，该如何在日后去调用这个网络去实现相应的功能。1.1 其他的相关代码关于导包以及生成数据
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2024-05-30 13:07:37
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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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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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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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使用BP神经网络拟合函数最近学习bp神经网络，但是网上的代码很多都是做分类决策，我们要拟合函数需要对代码进行修改，进行回归预测，修改思路就是将输出层的激活函数改为f(x)=x,并且对反向传播过程中更改隐藏层到输出层的权重公式进行修改。 生成测试数据程序。 # 生成测试数据
import numpy as np
import pandas as pd
import math
if __name__
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2023-09-19 04:55:33
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1. 神经网络的结构全连接（FC）网络结构是最基本的神经网络结构，每一个节点与上一层中的所有节点相连接。BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层和输出层的节点数取决于问题需要的输出和输出变量的个数，隐藏层节点数需要由开发者进行调试。在神经网络中，只有数据非线性分离时才需要隐藏层。对于一般的数据集，1~2层隐藏层已经足够了。隐藏层中的神经元数量由开发者调试获得。在隐藏层中使用太少的神经元将导
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2023-07-11 22:22:22
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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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在本文中，我将详细记录如何解决使用 PyTorch 构建的反向传播网络在解决“或问题”时遭遇的挑战。特别是在实现多层神经网络的过程中，网络的训练效果并不如预期，这个问题广泛存在于初学者和有经验的开发者中。
## 问题背景
在我们进行深度学习模型训练时，使用经典的“或问题”作为示例是非常普遍的。这是一个简单且具有实际意义的二分类问题。题目给定两个输入，一个输出为1，表示这两个输入中至少有一个为1
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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# PyTorch BP算法详解与实例演示
## 引言
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，而反向传播算法（Backpropagation，BP）是深度学习中最常用的优化算法之一。PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来支持BP算法的实现。本文将详细介绍BP算法的原理和PyTorch中的具体实现，并通过代码示例来展示其应用。
## 1. BP算法原理
原创
2023-08-30 04:11:36
272阅读
1、BP神经网络的原理的BP什么意思人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（Error Back-Prooaeation），简称为BP网络。在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《Parallel Distributed Processing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受
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2023-10-31 21:57:09
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一、环境准备PyTorch框架安装，上篇随笔提到了 如何安装 ，这里不多说。matplotlib模块安装，用于仿真绘图。一般搭建神经网络还会用到numpy、pandas和sklearn模块，pip安装即可，这里我没有用到。import torch
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt 导
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2023-07-02 21:06:12
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# 使用PyTorch实现BP神经网络价格预测
## 简介
欢迎来到这篇教程，我将教会你使用PyTorch库实现BP神经网络进行价格预测。BP神经网络是一种常用的机器学习算法，用于解决回归问题。我们将分步骤进行，确保你能够理解每一步的操作。
## 步骤
下面是我们实现BP神经网络价格预测的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 准备用于训练和
原创
2023-07-20 20:02:32
244阅读
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、BP 网络的设计 二、BP 网络的数学模型三、BP 网络的学习与初始化四、LSTM结构 五、模型求解与数据分析 部分源代码实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少
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2024-01-30 10:19:23
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1.算法描述住宅价格是住宅市场的核心，住宅市场的变化关系到广大消费者的切身利益，商品房价格是升是降，销售是冷是旺，是社会关注的热点问题。因此，从不同角度来看，对商品住宅价格的研究都存在着重要的理论与现实意义。商品住宅价格的变化受市场供求、人口、居民收入水平、经济政策等诸多因素的影响，其随时间变动的过程具有很大的不确定性，为较全面地刻画各方面对住房价格的影响，以把握未来住房价格的变动趋势，将通过神经
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2023-05-25 13:58:35
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