对线性层的复用 Dense网络：稠密网络，有很多线性层对输入数据进行空间上的变换,又叫DNN 输入x1,x2…xn是数据样本的不同特征 Dense连接就是指全连接 比如预测天天气，就需要知道之前几天的数据，每一天的数据都包含若个特征，需要若干天的数据作为输入假设现在取前3天，每一天有3个特征第一种方法：把x1,x2,x3拼成有9个维度的长向量，然后去训练最后一天是否有雨用全连接稠密网络进行预测，如
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2024-06-12 21:38:36
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VGG-16网络模型pytorch实现今天把VGG-16的网络模型过了一遍，来记录一下，我是根据别人的博客改的代码，并没有完全的自己敲一遍。 下面是吴恩达老师第四课——第二周——2.2经典网络里的VGG-16网络结构图 这张图里很清晰的讲解了各个层图像的尺度和深度，以及卷积层和池化层的位置。 AlexNet只有八层网络，使用11 * 11的卷积核（滤波器），而VGG-16有16层网络，使用的是3
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2023-11-24 22:07:08
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本讲目标： 介绍Pytorch搭建LeNet5网络的流程。 Pytorch八股法搭建LeNet5网络1.LeNet5网络介绍2.Pytorch搭建LeNet5网络2.1搭建LeNet网络2.2测试LeNet网络输出2.3下载数据集2.4加载并配置网络2.5训练并保存网络2.6测试图片 1.LeNet5网络介绍 借鉴点：共享卷积核，减少网络参数（通过共享卷积参数，避免了像全连接层那样存在大量参
# PyTorch 全连接网络（二分类）的实现指南
在机器学习和深度学习领域，全连接神经网络（Fully Connected Neural Network, FCN）是最基础的网络结构之一。在这篇文章中，我将教你如何使用 PyTorch 实现一个用于二分类任务的全连接网络。为此，我们将进行一系列的步骤，这里我会先给出整体流程表格，接着详细解释每一步的代码。
## 1. 流程概览
以下是实现全
原创
2024-10-27 06:35:34
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卷积神经网络1. 卷积层全连接神经网络：网络全部由线性层串联（在线性层中，任意两个输入与输出之间都存在权重，即每一个输入节点都参与到下一层任何一个输出节点的计算上，因此线性层也叫做全连接层）二维卷积的神经网络，卷积层：特征提取器 卷积过程：几个要点：每个卷积核的通道数与输入图像的通道数必须一致卷积核的个数决定输出图像的通道数import torch
in_channels,out_channels
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2023-10-13 20:15:28
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1、Softmax（层）函数：将输出值转换成概率值（各个值按自身大小按比例缩放在[0,1]之间，且加起来等于1）：Softmax公式：如下流程图中，Exponent相当于softmax的表达式中的分子部分，Sum相当于把三个Exponent处理过后的相加，Divide相当于把单个Exponent处理好的数除以三个Exponent处理过后的和：2、交叉熵损失函数流程框图：3、交叉熵损失函数（Cros
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2023-11-01 23:07:41
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本篇开始学习搭建真正的神经网络，前一部分讨论深度学习中预处理数据的基本流程；后一部分构建了两种全连接网络，用三种载。h...
原创
2022-09-16 13:45:59
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# pytorch全连接神经网络实现分类
> 本文将介绍如何使用PyTorch库来实现一个全连接神经网络进行分类任务。
>
> 代码示例：
>
> ```python
> import torch
> import torch.nn as nn
> import torch.optim as optim
>
> # 定义全连接神经网络模型
> class Net(nn.Module):
>
原创
2024-01-02 05:21:40
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目录net.py：train.pytest.py总结：在这里简单实现一下基于全连接层的手写体识别，一下是代码部分定义三层网络结构，在这里设定了三个网络，第一个 SimpleNet，单纯就是三层网络第二个 Activation_Net，在每层网络输出后面添加了激活函数第三个 Batch_Net， 在每层网络输出后经过BatchNorm1d（批标准化），在经过激活函数注意
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2023-10-19 11:54:44
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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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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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PyTorch全连接ReLU网络 1．PyTorch的核心是两个主要特征： 一个n维张量，类似于numpy，但可以在GPU上运行 搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制 本文将使用全连接的ReLU网络作为运行示例。该网络将有一个单一的隐藏层，并将使用梯度下降训练，通过最小化网络输出和真正结果的欧几
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2021-02-07 05:49:00
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1.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说到全连接层，大家马上就能反应到，CNN的最后一层大多是全连接层，全连接层可以实现最终的分类。那么为什么要叫全连接层呢？全连接层有什么特点呢
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2024-03-14 07:10:08
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本篇开始学习搭建真正的神经网络，前一部分讨论深度学习中预处理数据的基本流程；后一部分构建了两种全连接网络，用三种不同方案拟合时序数据；并在例程中详细分析误差函数，优化器，网络调参，以及数据反向求导的过程。数据预处理本篇使用航空乘客数据AirPassengers.csv，其中包括从1949-1960年每月旅客的数量，程序则用于预测未来几年中每月的旅客数量，数据可从以下Git项目中下载。https:/
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2024-05-18 23:09:15
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概念概念相信对卷积网络不太陌生的人都知道，几个著名的网络LeNet-5，AlexNet，VGGNet，GoogLeNet，它们在重复了数次“卷积-池化”后，最后总要Flatten一下，得到一个长向量，然后用MLP，最后再softmax也好，SVM也好，做出最后分类。这就是我们常说的全连接。这种结构有个特点，就是最后总需要以“加和”或者“压缩”的结果作为分类器的输入，在单个目标分类的时候自然是没问题
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2024-04-12 16:34:24
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大家好，这是轻松学Pytorch系列的第九篇分享，本篇你将学会什么是全局池化，全局池化的几种典型方式与pytorch相关函数调用。全局池化卷积神经网络可以解决回归跟分类问题，但是常见的卷积神经网络到最后都要通过全连接层实现分类，这个其实会导致很多时候神经元数目跟计算量在全连接层暴增，特别对一些回归要求比较高的网络往往会带来一些后遗症。所以陆陆续续有人提出了不同全连接层解决方案，最常见的两个就是把最
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2024-05-31 10:17:46
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现在，我们已经准备好创建第一个派生类，全连接神经网络。传统上，全连通网络被称为多层感知器(MLP)。在大多数深度学习框架(包括Pytorch)中，它们被简单地称为线性层。全连接网络依赖Pytorch nn.Linear模块nn.Linear模块由三部分组成：输入；全连接的隐藏层，每个隐藏层后面都有一个非线性转换(将非线性视为隐藏层的一部分，而不是将其视为一个单独的层)；输出层和输出数量。一、全连接
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2023-09-26 15:07:48
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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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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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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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