文章参考:http://pytorch123.com/SecondSection/neural_networks/ cs231n assignment2 - http://cs231n.github.io/assignments2019/assignment2/ 文章目录整体流程1. 定义网络结构2. 前向传播3. 定义损失函数（Loss）4. 反向传播5. 更新权重实例-AlexNet-pyto
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2023-09-27 13:44:13
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以下内容笔记出自‘跟着迪哥学python数据分析与机器学习实战’，外加个人整理添加，仅供个人复习使用。神经网络（neural_network)模块重要的有两个类，MLPClassifier(分类)和MLPRegressor(回归)。多层感知器（MLP）是一种监督学习算法，前馈神经网络模型。两类都适用参数alpha作为正则化（L2正则化）系数。skalern中的神经网络，在数据规模较大时，不适用！M
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2023-08-11 19:33:02
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文章目录前言一、问题描述二、官方代码三、代码讲解1.参数初始化2.torch.nn2.1torch.nn.Relu和torch.nn.Linear2.2 神经网络参数的初始化3 Sequential4.nn中的损失函数5. 梯度清零6. 参数更新总结 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。一、问题描述 此次需要构建的神经网络其实和前
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2023-09-06 17:57:23
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在pytoch中使用torch.nn命名空间提供了你需要建立自己的神经网络的基石。在PyTorch每个模块的子类nn.Module。神经网络是一个模块本身，由其他模块（层）组成。导入你所需要的模块假设构建一个网络模型如下：卷积层--》Relu层--》池化层--》全连接层--》Relu层--》全连接层
import os
import torch
from torch import nn
fro
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2023-10-09 00:01:04
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神经网络的有监督学习，实现权值更新一般有三种典型方案。随机梯度下降法(SGD): 计算每个训练数据的误差，并立即调整权重。如果我们有 100 个训练数据点，SGD 将调整权重100 次。在批处理方法中，针对训练数据的所有误差，计算每个权重更新，并且使用权重更新的 平均值 来调整权重。该方法使用所有的训练数据，只执行一次更新操作。小批量处理：从 100 个训练数据中挑选出 20 个随机的数据，小批量
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2023-10-25 14:05:41
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目录1.写在前面2.建立数据集3.建立神经网络4.训练网络5.可视化训练过程1.写在前面 上篇博客我们详细介绍了PyTorch在解决回归问题上，主要的解决方法步骤。在日常任务中，除了回归任务，另外一个比较常见的就是分类的任务。这次我们也是用最简单的途径来看看神经网络是怎么进行事物的分类。2.建立数据集 &
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2023-12-07 03:28:42
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小白一枚最近接触了pytorch框架，细读了pytorch之实战计算机视觉，唐进民一书，这里做个笔记，希望能好好学习一下这个框架。1.手动计算梯度 一个batch（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x，经过隐藏层后变成了100个具有100个特征的数据，再经过输出层输出100个具有10个分类结果值的数据y，在得到结果后计算损失并反向传播，这样就完成了一次训
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2023-08-19 17:42:20
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卷积神经网络中所有的层结构都可以通过 nn这个包调用。1.卷积层nn.Conv2d（）卷积在 pytorch 中有两种方式，一种是torch.nn.Conv2d()，一种是 torch.nn.functional.conv2d()，这两种形式本质都是使用一个卷积操作。 这两种形式的卷积对于输入的要求都是一样的，首先需要输入是一个 torch.autograd.Variable() 的类型，大小是
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2023-08-01 17:14:59
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目录一、神经网络基本骨架搭建nn.modulenn.Module的使用二、神经网络中一些神经结构的使用1. Convolution Layers 卷积层（1） 卷积操作示例（2） 用代码验证上述卷积操作的正确性（使用F.conv2d）（3） 卷积层nn.Conv2d的使用（4） 理解卷积层nn.Conv2d的各个参数（5） torch.nn.conv2d和torch.nn.functional.
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2023-08-31 09:35:00
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文章目录前言一、使用numpy完成神经网络二、使用tensor完成神经网络三、pytorch的自动求导四、补充说明总结 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。本人也处于学习阶段，博客中涉及到的知识可能存在某些问题，希望大家批评指正。另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。一、使用numpy
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2023-09-26 05:32:13
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两类数据点。均值为2，方差为1正态分布100个随机点。标记为蓝色。均值为-2，方差为1正太分布100个随机点，标记为黄色。数据集制作如下利用神经网络网络进行分类结果如下 ： 代码如下 pytorch1.6+python3.6import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import
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2024-04-02 14:59:05
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PyTorch神经网络神经网络可以通过torch.nn包构建 pytorch神经网络上基于自动梯度（autograd）来定义模型：一个nn.Module构建神经网络层 一个方法forward(input)它会返回输出(output)数字图片识别网络：典型的神经网络训练过程包括以下几点：定义一个包含可训练参数的神经网络迭代整个输入通过神经网络处理输入计算损失loss反向传播梯度到神经网络的参数更新
原创
2022-06-23 17:31:15
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文章目录LeNetAlexNetDropoutAlexNet 网络结构torchvision中的AlexNet的实现ZFNetVGG-NetsVGG 各网络VGG-16 网络结构GoogLeNet代码实现ResNetDenseNetRNNLSTMGRU LeNet1998年，由 LeCun 提出用于手写数字识别任务只有5层结构；目前看来不输入深度学习网络；但是是基本确定了卷积NN的基本架构：卷积
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2024-04-08 20:31:24
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1.1 卷积神经网络概述不同于一般的全连接神经网络，卷积神经网络是一个 3D 容量的神经元，神经元是以三个维度来排列的：宽度、高度 和深度。卷积神经网络中的主要层结构有三个：卷积层、池化层和全连接层。卷积层和全连接层拥有参数（通过梯度下降法更新），而激活层和池化层不含参数。 1.2 卷积层每个滤波器在空间上(宽度和高度) 都比较小，但是深度和输入数据的深度保持一致每个卷积层上，
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2023-09-02 10:25:04
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目录典型的神经网络的训练过程1. 搭建一个Regression回归的基本神经网络结构Classification分类的训练保存模型和提取模型2. 自动梯度自定义传播函数实战手写数字识别3. 迁移学习自定义VGGNet迁移VGG16迁移ResNet504. 图像风格迁移实战图像的内容损失和风格损失模型搭建和参数优化模型训练完整代码5. 自动编码器通过线性变换实现自动编码器模型 典型的神经网络的训练
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2023-08-21 19:42:04
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PyTorch 神经网络 神经网络 神经网络可以通过 torch.nn 包来构建。 现在对于自动梯度(autograd)有一些了解，神经网络是基于自动梯度 (autograd)来定义一些模型。一个 nn.Module 包括层和一个方法 forward(input) 它会返回输出(output)。 例
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2021-02-05 06:36:00
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神经网络的搭建Pytorch搭建神经网络的核心包是torch.nn，训练神经网络的典型过程如下：定义具有一些可学习参数（或权重）的神经网络； 遍历输入数据集； 进行正向传播； 计算损失； 进行反向传播，计算参数的梯度； 更新参数（权重）。在Pytorch中，各部分的操作如下。导入包import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.function
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2023-10-19 18:51:14
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神经网络由对数据执行操作的层或模块组成。torch.nn命名空间提供了构建神经网络所需的所有模块。PyTorch中的每个模块都是 nn.Module 的子类。神经网络本身也是一个模块，但它由其他模块（层）组成。这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。在接下来的部分中，我们将构建一个神经网络来对 FashionMNIST 数据集中的图像进行分类。import os
import torch
fro
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2024-02-27 09:37:29
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神经网络的典型训练过程如下：定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型；在数据集上迭代；通过神经网络处理输入；计算损失(输出结果和正确值的差值大小)；将梯度反向传播回网络的参数；更新网络的参数，主要使用如下简单的更新原则： weight = weight - learning_rate * gradient1. 构建神经网络模型import torch
import torch.nn as
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2023-11-26 10:37:17
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文章目录安装依赖从源码编译pytorchCXX_ABI问题数据集归一化Transforms搭建神经网络Components of a neural networknn.Flattennn.Linearnn.Sequentialnn.Softmax可视化网络结构优化模型参数访问模型的层次结构访问模型参数模型参数初始化方式一 手动修改方式二 torch.nn.init设置超参数添加优化循环添加 lo
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2024-02-03 06:58:27
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