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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全连接网络原理上一期介绍了只包含单隐层的浅层全连接网络，本期介绍更具有普遍性的深层全连接网络。推荐先看一下上期的内容，将更有助于理解。上一期的链接为： 公式推导部分依旧采用截图的形式，如果需要源文档可以给我留言。1. 网络结构图下图为一个2分类问题的四层结构全连接网络。2. 原理详解2.1 参数约定2.2 前向传播过程2.3 反向传播过程2.4 算法总结3. 代码实现整个全连接网络的源代码架构如
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2024-02-04 00:29:48
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# PyTorch全链接层
在深度学习中，全链接层（Fully Connected Layer）是神经网络中常用的一种层结构，也被称为密集连接层或全连接层。在PyTorch中，可以通过`torch.nn.Linear`来实现全链接层。
## 全链接层的作用
全链接层是神经网络中的一种基本结构，用于将输入数据与权重进行矩阵乘法，然后再加上偏置，最终得到输出。全链接层通常用于实现从输入数据到输出
原创
2024-03-01 04:20:23
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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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全连接层import torch
#构建全连接层的写法
class zqh_layer(torch.nn.Module): #定义一个自己想的类，继承于torch.nn.Module
def __init__(self): #以下两行固定写法
super(zqh_layer, self).__init__()
#以下为设计三个层级的写法（从下往上，总共的是10，784）
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2023-08-13 20:47:55
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索引，切片，连接，换位 torch
.
cat(inputs, dimension
=0
)
-->
Tensor 在给定维度上对输入的张量序列进行连接操作。torch.cat()可以看做torch.split()和torch.chunk()的反操作。cat()函数可以通过下面例子更好的理解。 参数：
-
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2024-07-29 19:26:05
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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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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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第10讲 卷积神经网络（基础篇）Basic CNN以下是视频内容笔记以及小练习源码，本节代码有点多，另外单独写的代码——pytorch 深度学习实践 第10讲 卷积神经网络(基础篇)_代码 以下笔记纯属个人理解，如有错误欢迎路过的大佬指出 。1. 基本概念全连接网络全连接层：像前几节中的用到的线性层那样的网络层，称为全连接层。也就是线性层中的每一个输入结点都会参与下一层任何一个输出结点的计算上，这
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2023-10-16 00:03:21
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# 如何实现pytorch全链接层输入维度
## 概述
在PyTorch中实现全链接层时，需要了解输入数据的维度和全链接层的设置。本文将介绍如何确定全链接层的输入维度，并给出具体的步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[确定输入数据维度] --> B[定义全链接层]
B --> C[设置全链接层参数]
C --> D[应用全链
原创
2024-05-19 05:14:13
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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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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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摘要：在Pytorch中提供了多种高搭建网络的方式，我们这里会以一个简单的全连接神经网络作为例子来介绍pytorch中 定义网络的两种方式：Module以及Sequential。在本文中我们将使用boston房价数据，分别使用 Module以及Sequential两种方式来定义一个简单的全连接神经网络，并用于网络模型的训练。在最后我们会介绍模型的保存和加载的方法。一、导入模块以
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2023-10-08 09:10:01
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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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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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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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