拟合散点图简单介绍 首先我们需要构造一些“假”的数据（即一些零散的点），主要的任务就是在这些假的数据点中拟合出一条曲线，使这条曲线尽可能地“穿过”所有的点。制作数据集 我们在y=sin(x)+b这条曲线附近取一些点，使b具有随机性，因为在生活中大部分数据不可能精确到直接可以满足一条公式，基本所有的都是尽可能地去拟合数据。import torch
import matplotlib.pyplot a
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2023-12-05 16:15:42
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简单神经网络首先是包导入、数据生成：这里做的是线性的拟合，所以准备了一些数据，并定义了一个线性函数。# 导入文件
import torch
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
# make data
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=
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2024-04-07 20:17:56
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最近搜索了下这几两个概念，记录一下个人理解。shortcut x、y是相邻两层，通过W_H连接，通过将多个这样的层前后串接起来就形成了深度网络。其中H表示网络中的变换。 为了解决深度网络的梯度发散问题，Highway在两层之间增加了（带权的）shortcut。 其中C=1-T。残差连接（skip connect）若没有加入identity分支，那么就是用非线性变化函数来描述一个网络的输入输出，即输
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2023-11-25 10:06:06
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# 神经网络量化torch
## 引言
神经网络量化是一种通过减少神经网络中参数和激活值的位数表示来降低模型的计算和存储需求的技术。这种技术在边缘设备和嵌入式系统中具有很大的潜力，因为它可以显著减少模型的体积和计算量，从而提高模型的推理速度和能效。
在本文中，我们将介绍如何在PyTorch中进行神经网络量化。我们将使用PyTorch提供的量化工具来实现神经网络的量化，并提供一些示例代码来说明
原创
2024-01-19 08:46:23
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卷积神经网络基本概述1 CNN1.1概述卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet)受生物学上感受野机制启发提出，被广泛应用于深度学习、计算机视觉领域。 密集连接模型(Dense)从输入特征空间中学到的是全局模式；而CNN针对局部模式，图像可以被分解为纹理、边缘等信息处理。和Dense相比，CNN的参数更少，测试精度略高，错误率大大降低。 因为视
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2024-03-11 19:16:53
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摘要 随着智能移动设备的日益普及和深度学习模型令人生畏的计算成本，人们需要高效和准确的设备上推理方案。我们提出了一种量化方案，允许仅使用整数算法进行推理，它可以在常用的硬件上比浮点推理更有效地实现。我们还共同设计了一个训练程序，以保持端到端模型精度后量化。因此，所提出的量化方案提高了精度和设备上延迟之间的权衡。这些改进甚至在MobileNets上也是显著的，
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2023-11-17 21:07:14
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接下来，我们就分别介绍编码器和解码器神经网络的构建。编码器网络我们的编码器网络是采用双向GRU单元构造的一个两层RNN，代码如下：# 构建编码器RNN
class EncoderRNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, n_layers=1):
super(EncoderRNN, self).__
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2023-11-22 22:43:50
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Tensorflow–卷积神经网络卷积神经网络与全连接神经网络类似，可以理解为一种变换，这种变换一般由卷积，池化，加法，激活函数等一系列操作组合而成一.浅层卷积神经网络输入的三维张量首先与3个2行2列2深度的卷积核进行步长为1的same卷积，输出结果的尺寸是3行3列3深度 对应代码如下：import tensorflow as tf
# 输入张量
input_tensor=tf.constant
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2023-12-20 09:40:50
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在对神经网络进行训练的时候，经常涉及到的一个概念就是batch normalization，那么究竟什么是batch normalization，以及为什么在训练的时候要加入batch normalization呢？以下就是我的一些学习心得。1、提出batch normalization的原因 （1） 我们在对某个神经网络训练完成之后，需要测试该网络，那么如
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2023-09-22 13:54:14
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内容概述经全套训练的融合基础等级的模型 (个体分类器)。 然后，基于测试集，在预测期间获得的融合输出上训练元模型。 在这种情况下，融合的基本分类器的输出成为新训练的分类器的输入数据，该分类器本身是合并器。 这种方法称为 "复杂合并" 或 "通过学习泛化"，更常见的是 "堆叠"。该合并器的主要问题之一是为元分类器构建训练集合。我们来试验堆叠集合的构建和测试。 它们将使用 ELM 神经网络分类器的融合
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2023-08-23 17:14:33
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作者 | 泳鱼结合论文《Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data》的观点，集成树模型通常擅长于表格数据这种异构数据集，是实打实的表格数据王者。集成树模型中的LightGBM是增强版的GBDT，支持了分类变量，在工程层面大大提高了训练效率。DNN深度神经网络擅长于同构的高维数据，从高维稀疏的表示中学习到低维致密的分布式表示，所以在自然
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2024-01-12 14:41:38
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# 如何实现“BP神经网络torch预测”
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 训练模型
训练模型 --> 保存模型
保存模型 --> 加载模型
加载模型 --> 预测数据
预测数据 --> 结束
```
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
开始 --> 训练模型
训练模型
原创
2024-03-16 05:43:20
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# 如何实现torch多元神经网络回归
## 简介
在这篇文章中，我将教你如何使用PyTorch实现多元神经网络回归。我会先给出整个流程的步骤表格，然后逐步解释每一步需要做什么，并附上相应的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 数据准备
数据准备 --> 确定模型架构
确定模型架构 --> 设置损失函数和优化器
原创
2024-03-26 07:57:04
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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址深度学习论文翻译解析（五）：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 下面开始：1，Siamese Network 名字的由来 （名字的由来参考博客：https://www.jianshu.com/p/92d7f6eaacf5） Siamese和Chinese有点像。Siam是古
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2023-10-13 00:28:27
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前言本文参考PyTorch官网的教程，分为五个基本模块来介绍PyTorch。为了避免文章过长，这五个模块分别在五篇博文中介绍。Part1：PyTorch简单知识Part2：PyTorch的自动梯度计算Part3：使用PyTorch构建一个神经网络Part4：训练一个神经网络分类器Part5：数据并行化本文是关于Part3的内容。 Part3：使用PyTorch构建一个神经网络神经网络可以
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2024-01-13 13:45:20
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目录1. 神经元模型激活函数2. 感知机与多层网络3. 误差逆传播算法 神经网络，是机器学习的一个分支，学名应该叫人工神经网络，与之对应的是生物神经网络（CNN），如下图所示：1. 神经元模型在细致了解人工神经网络之前，我们需要对M-P神经元模型有大致的了解，在M-P神经元模型中，神经元接收到其他n个神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元收到的总输入值将与
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2024-03-11 21:14:05
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什么是神经网络？人类有1000亿个被称为神经元的细胞，它们之间通过轴突连接。连接到某个神经元的轴突中，如果有足够多数量被触发，则这个神经元就会被触发。我们把这个过程称为“思考”。
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2023-08-02 09:02:17
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文章目录Transformer.ViT.DETRSNNYOLOV12345XESSDRCNN.fastRCNN.fasterRCNNMask RCNNUNetinceptionV123FlowNetconvLSTMCAEResNet 最后更新 2022.05.02 一些代码示例不全，浅浅理解 一些基础的概念没有解释，比如attention、LoU、NWS、conv、pooling等，baidu
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2023-12-25 06:28:12
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神经网络搭建前言向前传播反向传播算法神经网络搭建的过程：代码1.导入包2.定义层3.训练数据4.定义结点5.定义神经层6.定义损失函数7.选择优化器，使损失函数达到最小8.初始化9.迭代10.实验数据 前言 Layer1：输入层 Layer2：隐藏层 Layer3：输出层向前传播 通常，当我们使用神经网络时，我们输入某个向量x，然后网络产生一个输出y，这个输入向量通过每一层隐含层，直到输出层。这
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2023-08-16 10:23:15
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目录低阶 API 模型Keras 顺序模型Keras 函数式模型Keras 混合模型 低阶 API 模型首先读取数据集并进行简单切分，这里对字符标签进行了独热编码方便后面计算损失值。import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selec
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2023-08-08 11:19:19
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