Pytorch完成基础的模型目标知道Pytorch中Module的使用方法知道Pytorch中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优
# 基于GRU的单步预测：PyTorch实现
随着深度学习的快速发展，长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）等递归神经网络在时间序列预测中得到了广泛应用。本文将介绍如何使用PyTorch库实现GRU进行单步预测，同时附带代码示例和可视化流程图。
## 什么是GRU？
门控循环单元（GRU）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持信息的长期依赖性。与LSTM
银行股价预测——基于pytorch框架RNN神经网络任务目标数据来源完整代码流程分析1.导包2.读入数据并做预处理3.构建单隐藏层Rnn模型4.设计超参数，训练模型5.加载模型，绘图查看模型效果 任务目标基于csv数据，建立RNN模型，预测股价数据来源自己切割的一份股价数据，无需付费直接下载，链接如下：数据集下载完整代码首先贴上完整代码，可自行理解，下文慢慢解读import pandas as
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2023-10-28 14:30:32
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GBDT梯度提升决策树与GBRT梯度提升回归树原理详解1提升树的原理2 提升树算法3GBDT与GBRT4 GBRT的数学实例5 API详解补充集成学习的多样性增强总结:集成学习中各个算法分别如何做分类和回归的 GradientBoostingDescitionTree:梯度提升算法(提升树算法),利用梯度下降法求解的Boosting算法.1提升树的原理 提升树(BoostingTree)是以决
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2024-05-06 22:55:22
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终于要构建模型啦。这里我们构建的是回归模型，是用神经网络构建的，基本结构是什么样的呢？你肯定听说过，神经网络有输入层、隐藏层、输出层，一般结构如下图所示（图片来源于网络，侵删）：所以，对比我们之前生成的数据来说，形如x=3我们想得到的输出为y=8。分别对应了上面的输入层和输出层，所以，在此我们要构建中间的隐藏层来模拟那个看不见的函数（我们生成数据的函数，假设是未知的，因为如果是已知的，我们直接用这
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2023-07-13 11:03:58
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回归预测 | MATLAB实现基于QPSO-GRU、PSO-GRU、GRU多变量回归预测
原创
2024-03-12 11:22:43
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文章目录前言一、多维特征输入的处理二、加载数据集总结 前言本章我们将讲述一下多维特征输入和加载数据集的相关问题提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、多维特征输入的处理在之前的文章中，我们输入的数据集和输出结果都是一维的。但当我们的数据集是多维的，如下图，输入是八维的，要使输出是一维的，应该怎么处理呢 很简单，遇到这个问题我们可以用矩阵相乘进行维度的变化，通过相应维度的输入值x的矩阵，
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2024-10-08 09:39:21
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首先说明作者是神经网络纯新手，虽然之前用过神经网络的代码，但基本上都是各种copy，只搞清楚了input_size和output_size，这两天因为工作需要要跑一个lstm的回归预测，在网上找的教程都不太清楚，对新手不是很友好，对新手友好的好像好多都是错的，自己也想了很久才想明白lstm回归预测到低是什么情况，跟大家分享一下，如果有错误也希望大家能指正。首先是lstm的一张图，引自LSTM神经网
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2023-06-14 18:49:20
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回归预测其实就是根据数据找出对应的拟合函数，假设我们需要拟合的函数为，也就是给一个x，可以输出一个x^2。第一步产生训练数据与对应标签：生成的训练数据只有一个特征值，每一个数据代表一个样本，因此要扩充一下维度。另外本来标签应该是直接对应label=x.pow(2)，但是考虑到真实数据可能没法一一对应，因此加入一定噪声干扰，当然不加噪声干扰也是可以的。# 样本
x = torch.linspace(
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2023-06-23 00:06:14
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为什么要预测预测其实就是预判，在路上行驶，我们人类驾驶员在完成超车，并道等与汽车车辆有互动的交通行为时，都会对进行互动的车辆进行预测，判断他会不会减速或者变道等。同样的，无人车也会在行驶过程中进行预测，预估其这样做会不会带来恶劣效果，能不能安全完成这个工作。预测必须保证实时和准确，这些都很好理解。如果预测结果在五分钟后才能获知，预测几乎没有意义。如果前车半个车身都进入隔壁车道了，系统仍然预测这辆车
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2024-06-13 08:39:36
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T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic PredictionAbstract准确、实时的交通预测是智能交通系统的重要组成部分，对城市交通规划、交通管理和交通控制具有重要意义。然而，由于受城市路网拓扑结构和动态随时间变化规律的制约，交通预测一直被认为是一个开放的科学问题。为了同时捕获网络的时空相关性，本文提出了一种基于神经网
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2024-02-05 15:42:49
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一、线性回归首先，在介绍线性回归之前，先用一个简化的模型作为引入。假设某地的房价影响因素有地理位置、人流量以及面积大小，分别记为x1、x2、x3。而房屋的最终成交价 y = w1x1 + w2x2 + w3x3 + b。此即为线性模型，给定了n维输入 X = [x1, x2, ... , xn]T，以及模型的n维权重 w = [w1, w2, ..., wn]T和标量偏差b，模型的输出
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2023-10-08 08:08:41
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线性回归用一个线性回归来预测房价 首先明确问题 我们以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。这个应用的目标是预测一栋 房子的售出价格（元）。我们知道这个价格取决于很多因素，如房屋状况、地段、市场行情等。为了简 单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我 们希望探索价格与这两个因素的具体关系。 设房屋的面积为 ，房龄为 ，售出价格为
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2023-08-11 11:50:58
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Kaggle实战：Pytorch实现房价预测近来，我一直在学习pytorch与深度学习的理论知识，但一直苦于无法深入地理解某些理论及其背后的意义，并且很难从0开始用pytorch搭建一深度学习网络来解决一个实际问题。直到偶然接触了《动手学深度学习》这本书，我感觉收获颇丰。 这本书其中一章节是讲实战Kaggle比赛：预测房价，其中涵盖非常丰富的知识，为此我将整个实现过程记录如下，不足之处还请大家批评
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2023-10-17 20:01:21
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Demo 5：Pytorch实现线性回归 （开始用框架啦） 刘二大人 PyTorch 基本流程Fashion(风格)数据集准备（包括预处理）：prepare dataset模型设计：design model using Class # 目的是为了前向传播forward，即计算y hat(预测值)构造损失函数和优化器：Construct loss and optimizer (using PyTo
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2023-09-17 12:08:02
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回归问题是连续值问题，即线性回归输出的是连续值。 分类问题输出是离散值。 1.线性回归基本要素模型：构建一个通过输入计算输出的线性关系表达式，y^=x1w1+x2w2+b, 其中 w1 和 w2 是权重（weight）， b 是偏差（bias），且均为标量。它们是线性回归模型的参数（parameter）。模型输出 y^ 是线性回归对真实值 y 的预测或估计。我们通常允许它们之间有一定误差。模型训练
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2023-10-19 09:34:36
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本章内容较多，但是作为pytorch的基础却又是重中之重，需要巩固学习2.1 线性回归线性回归输出主要可以用于解决回归问题，比如预测房屋价格、气温、销售额等连续值问题；与回归问题不同的分类问题，分类问题的模型最终输出是一个离散值，比如图像分类，垃圾分类、疾病监测，softmax回归用于解决分类问题线性回归和softmax回归都是单层神经网络，我们首先学习线性回归2.1.1线性回归基本要素我们以一个
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2023-11-02 13:53:52
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实现一个算法主要从以下三步入手:1. 找到这个算法的预测函数, 比如线性回归的预测函数形式为:y = wx + b, 2. 找到这个算法的损失函数 , 比如线性回归算法的损失函数为最小二乘法 3. 找到让损失函数求得最小值的时候的系数, 这时一般使用梯度下降法.机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本(xi,yi) ，尝试学习x→y 的映射关系，使得给定一个
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2024-04-29 09:49:16
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任务通过输入的sin曲线与预测出对应的cos曲线#初始加载包 和定义参数
import torch
from torch import nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(1) #为了可复现
#超参数设定
TIME_SETP=10
INPUT_SIZE=1
LR=0.02
DOWNLo
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2023-08-12 12:40:47
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今天使用pytorch 来实现一元线性回归和多元线性回归，先来学习一下pytorch 如何实现线性回归。一元线性回归代码如下：import torch
import pandas as pd
df = pd.read_csv('archive/train.csv')
x_data = torch.Tensor([df['x']])
y_data = torch.Tensor([df['y']]
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2023-07-24 17:38:31
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