简述：使用两种数据集，多种方法，多向对比分类任务使用手写数字数据集，小批量梯度下降法，全连接神经网络的输入层为784个神经元，隐藏层为100个神经元，输出层10个神经元。损失函数为交叉熵代价函数，激活函数为sigmoid函数。回归任务使用自构随机数数据集，全连接神经网络的输入层为1000个神经元，隐藏层为100个神经元，输出层10个神经元。损失函数为均方误差代价函数，激活函数为y=x函数。一、 回
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2023-10-08 21:50:06
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## PyTorch定义全连接层
深度学习中的全连接层（Fully Connected Layer）是神经网络中最基本的一种层。在PyTorch中，我们可以使用torch.nn模块来定义和使用全连接层。本文将介绍全连接层的概念，以及如何使用PyTorch定义和使用全连接层。
### 全连接层的概念
全连接层是指神经网络中每个神经元都与上一层的所有神经元相连接，也就是每个神经元与上一层的所有输
原创
2024-01-29 03:55:28
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前言其实网上利用全连接神经网络来训练MNIST数据集的文章很多，但是多数是以实现为主。本文更偏向于一个实验笔记，来一步一步递进测试模型优化的过程，以及记录在训练过程中的疑惑与思考。实验环境这次并没有将代码放在服务器上跑，所以也没有用到GPU，所以当你需要使用GPU来训练模型时，请自行修改代码。数据准备本文所需要的数据集为MNIST数据集，至于数据集的加载方式已经于另一篇文章十分钟搞懂Pytorch
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2023-10-29 08:56:28
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PyTorch入门实战教程笔记（十五）：神经网络与全连接层2全连接层之前我们所写的全连接层，要自己定义w，b 设置梯度标志，需要自己了解操作和计算，需要知道它们的shape等，那么接下来，我们用pytorch自带的nn.Linear操作，来更快捷的进行以上操作。前面说到，使用torch.randn()定义w时，是先ch-out，再ch-in，即torch.randn(200,784，require
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2023-09-04 09:13:12
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上面定义了一个简单地神经网络CNN，它包含了两个卷积层，三个全连接层（又叫线性层或者Dense层），我们的每一层都扩展了pytorch的神经网络模块类，并且在每一层中有两个东西默认封装在里面，一个forward前向传播方法和一个权重张量，每层中的权重张量包含了随着我们的网络在训练过程中学习而更新的权重值，这就是我们在我们的Network类中指定的层作为类属性的原因。在Linear层中，我们使用了
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2023-11-10 11:45:49
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# 实现 PyTorch 自定义全连接层
在深度学习中，全连接层是构建神经网络的重要组成部分。今天，我们将通过 PyTorch 实现一个自定义的全连接层（Fully Connected Layer）。下面是实现这一目标的步骤。
## 实现流程
以下表格总结了实现自定义全连接层的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时，是固定除最后一层的前面层权重，然后把全连接层输出改为自己需要的数目，进行最后一层的训练，那么现在假如想要只是把最后一层的输出改一下，不需要加载前面层的权重，方法如下：model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False)
num_fc_ftr = model.fc.in_features
mode
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2023-07-21 23:28:18
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经过几天的研究，参考了许多文章之后，终于用pytorch搭建了两个完整的神经网络，并且基本上每句代码都弄清楚了，一个是只有全连接层的网络，另一个则是加入卷积层和池化层的CNN，实现的步骤总结如下：首先对上一篇博客中定义的类进行扩充：class Net(nn.Module):
def __init__(self):
su
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2023-09-02 02:12:31
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介绍全连接网络：指的是网络里面用的都是线性层，如果一个网络全都由线性层串行连接起来，就叫做全连接网络在线性层里面输入和每一个输出值之间都存在权重，即每一个输入节点都要参与到下一层输出节点的计算上，这样的线性层也叫全连接层 Fully Connected 卷积神经网络把图像按照原始的空间结构保存，能保留原始的空间信息经过一个卷积层把12828的图像变成42424 使用下采样（subsampling）
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2023-11-13 07:27:06
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刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P10 卷积神经网络（基础篇）1、基本概念2、卷积I 卷积运算过程II paddingIII stride=2 步长为2，有效降低图像的W HIV 下采样 max pooling layer 最大池化层，没有w，2 * 2的max pooling，默认stride=2V 运算迁移到GPU3、一个简单的卷积神经网络示例：利用卷积神经网络来处理Minist
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2024-04-07 20:57:03
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一、全连接神经网络介绍全连接神经网络是一种最基本的神经网络结构，英文为Full Connection，所以一般简称FC。FC的神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接。例如下面这个网络结构就是典型的全连接： 神经网络的第一层为输入层，最后一层为输出层，中间所有的层都为隐藏层。在计算神经网络层数的时候，一般不把输入层算做在内，所以上面这个神经网络为2层。其中输入层有3个神经元，隐层
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2023-09-05 16:23:57
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继上次做的简易的神经网络后，我们使用全连接层进行新的网络的构建(用于学会如何使用全连接层)写在前面:本篇文章所使用的数据集是作者自己构造的一个数据集，所以训练的效果比较好，在现实具体的例子中可能会存在垃圾数据，所以本篇模型仅做参考1.构造我们的数据集(CSV)首先我们使用excel随机的生成x1，x2(我们生成了380条数据)，然后我们套用公式计算出正确的y的结果，本篇文章我们的y=pow(x1,
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2023-08-16 11:41:04
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首先我们明白全连接层的组成如下 那么全连接层对模型影响参数就是三个：全接解层的总层数（长度）单个全连接层的神经元数（宽度）激活函数全连接层（fully connected layers, FC)在整个卷积神经网络中起到”分类器“的作用。如果说卷积层，池化层和激活函数层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的”分布式特征表示“映射到样本标记空间的作用。在实际使用中
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2023-09-29 20:20:36
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第六节：Pytorch实现全连接神经网络前面的五节中，我们讲解了使用PyTorch搭建一个神经网络中需要的需要各种技巧，包括：网络的搭建、选择不同的实践技巧（优化器选择、学习率下降等等）以及可视化训练过程接下来的几章，我们将使用Pytorch搭建各种神经网络本章我们将使用PyTorch从头到尾完整的搭建一个全连接神经网络我们使用垃圾邮件分类和加利福尼亚房价数据两个数据集来进行训练,分别对应机器学习
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2023-09-27 15:59:30
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一、一个简单的全连接网络，只用到了Tensor的数据类型，没有用torch搭建模型和touch.optim的优化方法：# coding:utf-8
import torch
batch_n = 100
hidden_layer = 100
input_data = 1000
output_data = 10
x = torch.randn(batch_n, input_data)
y =
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2024-04-07 15:36:04
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全连接神经网络FC(Full Connection)FC的准则很简单：神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接。例如下面这个网络结构就是典型的全连接：神经网络的第一层为输入层，最后一层为输出层，中间所有的层都为隐藏层。在计算神经网络层数的时候，一般不把输入层算做在内，所以上面这个神经网络为2层。其中输入层有3个神经元，隐层有4个神经元，输出层有2个神经元。用PyTorch完成手写
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2023-11-20 11:30:04
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循环层pytorch中的三种循环层的实现：层对应的类功能torch.nn.RNN()多层RNN单元torch.nn.LSTM()多层长短期记忆LSTM单元torch.nn.GRU()多层门限循环GRU单元torch.nn.RNNCell()一个RNN循环层单元torch.nn.LSTMCell()一个长短期记忆LSTM单元torch.nn.GRUCell()一个门限循环GRU单元下面以torch.
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2023-06-30 15:22:42
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文章目录线性回归导入所需库生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数和优化算法训练模型小结补充softmax回归基本原理交叉熵损失函数简洁实现 线性回归导入所需库import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import random生成数据集num_inputs = 2
num_examples = 1000
true_w
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2023-09-04 08:29:15
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目录1.全连接神经网络简介 2.MLP分类模型2.1 数据准备与探索 2.2 搭建网络并可视化 2.3 使用未预处理的数据训练模型2.4 使用预处理后的数据进行模型训练3. MLP回归模型3.1 数据准备3.2 搭建回归预测网络 1.全连接神经网络简介全连接神经网络(Multi-Layer Perception，MLP)或者叫多层感知机，是一种连接
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2023-10-30 23:51:43
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1、全连接层（Fully Connected Layer) 数据经过激活函数（Activation Function）,假设我们经过一个Relu之后的输出如下Relu: 然后开始到达全连接层。 以上图为例，我们仔细看上图全连接层的结构，全连接层中的每一层是由许多神经元组成的（1x 4096）的平铺结构，上图不明显，我们看下图 而如果有两层或以上fully connected layer就可以很好地
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2023-08-10 20:37:28
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