文章目录前置章节数据载入数据可视化代价-梯度函数一对多完成多元分类预测 前置章节二元分类问题的逻辑回归包含原理及实现。这次做多元分类，目的是能够识别像素的手写体数字。数据载入来自MINST的手写数字数据库，矩阵X中是5000张图片的灰度构成的数据集，因为图片像素是20×20，所以矩阵每行有400个元素，为图片的灰度。y向量表明图片中的数字是什么，因为matlab数组下标从1开始，所以我们把数字0
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2024-10-22 10:25:29
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# PyTorch图像分数回归预测的科普文章
随着深度学习的快速发展，图像处理领域的应用不断扩展，图像分数回归预测作为一种新兴的研究方向，逐渐引起了学术界和工业界的关注。本文将通过简要介绍图像分数回归的原理，以及如何使用PyTorch框架进行实现，带读者一起探索这一技术的实际应用。
## 什么是图像分数回归与它的应用
图像分数回归是一种将输入图像映射到连续分数值的预测任务。与传统的分类任务不
目录一、案例描述二、代码详解2.1 根据直线方程构造数据集2.2 构建数据迭代器2.3 定义模型2.4 模型评价指标函数2.5 编译和训练2.6 输出结果可视化2.7 模型评估三、完整代码 一、案例描述上一篇文章【PyTorch实战案例（一）——利用PyTorch实现线性回归算法（基础）】，介绍了PyTorch实现线性回归的基础算法，使用预定义好的层构建了一个单层神经网络，本文将介绍利用PyTo
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2023-09-23 12:54:04
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目录1、首先先介绍什么是线性回归与非线性回归？2、线性回归的目的是什么？3、用CPU实现线性回归模型1）初始化x 2）初始化y3）定义一个模型 4）引用模型5）指定好参数和损失函数6）、开始训练7）、输出训练的结果4、用GPU实现回归模型计录自己的学习过程，不喜请勿不要喷，我也有好多不会，不理解。1、首先先介绍什么是线性回归与非线性回归？在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方
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2023-10-24 06:53:19
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Predictive Image Regression for Longitudinal Studies with Missing Data论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.07553他人评价：实际上，LDDMM本身就可以理解为一个深度网络，而且是结构最优化的深度网络，基于geodesic shooting的方案实际上和deep learning的前向卷积+back
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2024-05-21 22:11:54
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理论推导简介softmax回归模型，实际是一个分类模型，与线性回归模型有很多不同的地方(与线性回归一样都是一个单层的神经网络）分类问题介绍输入图片的每一个像素值都可以用一个标量表示，我们将图片中的4个像素用 x1,x2,x3,x4表示假设训练数据集中图像的真实标签为狗、猫或鸡（假设可以用4像素表示出这3种动物），这些标签分别对应离散值y 1 , y 2 , y 3softmax回归模型softma
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2023-09-22 15:50:52
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先给出回归的实际应用例子：股票预测（stock market forecast）自动驾驶（self-driving car）推荐系统（recommendation）接下来，我们将通过宝可梦进化的例子，来学习认识回归。1.宝可梦进化的例子step1：选择模型——线性模型 b：表示偏移量 xi：表示各种特征，如生命值、体重、身高… wi：表示各种特征的权重step2：找出最好的function——损失
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2024-02-22 15:21:29
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首先介绍图像退化、复原的一个线性模型，之后介绍噪声模型，接下来包含空间域滤波降噪和频率域降噪，介绍图像退化的线性和位置不变模型、估计退化函数的方法和基本的图像复原方法。图像退化/复原过程的模型目的：给定\(f(x,y)\)为输入图像，退化后的图像为\(g(x,y)\)，退化函数为\(H\)，加性噪声项为\(\eta(x,y)\)，得到原始图像的一个估计\(\hat{f}(x,y)\)，并且希望这个
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2024-05-10 20:22:46
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softmax回归初探最开始看见softmax回归这个名词，我的意识里想当然的把它当做是回归问题中的概念。其实不然，softmax回归是处理多分类任务时较为常用的方式。1.回归与分类首先是对于回归的理解：回归问题的输出多为自然区间R上的单连续数值的输出，并且是将其与真实值之间的区别作为误差。而对于分类的理解：分类问题的输出通常是多个，每一个输出代表着预测为第 i 类的置信度。2.softmax使用
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2023-09-15 15:11:47
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【导读】本文通过详实的代码，从如何安装PyTorch开始，一步一步带领读者熟悉PyTorch和Jupyter Notebook，最终使用PyTorch实现线性回归、逻辑回归以及图像分类，非常适合0基础初学者。今天为大家带来一份非常详尽的PyTorch教程。本文共分3大部分：安装PyTorch和Jupyter Notebook用PyTorch实现线性回归使用逻辑回归实现图像分类文章超长，秉承用代码搞
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2024-08-16 22:35:17
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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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图像信号处理与回归在图像处理中，最传统的问题是成像，用术语说是“图像信号处理（Image Signal Processing, ISP）”，也就是解决从光传感器采集的电信号数据到输出数字图像的问题。设采集到的数据(raw数据，通常是Bayer图像)为z∈Rn×1，输出数字图像为x∈R3n×1，表达ISP过程的函数为f，则 f:z→x我们知道机器学习问题可以分为分类（Classification）和
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2024-03-18 07:01:27
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线性回归其实就是y=kx+b但是需要注意的是，这里所有的未知量都是一个矩阵而不是一个数，k是权重，b是偏差要求：数据都是tensor类型 如果有batch_size需要用dataloader去装这个数据建立 model完成训练过程 ->进行前向传播 ->利用loss反向传播 ->优化器进行优化用matlplotlib进行数据可视化程序示例导入库import torch
impor
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2023-10-27 14:25:32
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本篇文章主要介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，分享给大家，具体如下：一、PyTorch入门1. 安装方法登录PyTorch官网，http://pytorch.org，可以看到以下界面：按上图的选项选择后即可得到Linux下conda指令：conda instal
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2023-08-24 01:20:41
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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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1. 回归与分类回归任务是连续数值预测，分类任务是离散数值。例如，对于一个人一年的消费记录来说，回归任务可以预测下一个月的支出金额，分类问题可以对消费类型进行划分。 回归问题常输出一个数值之后与真实值比较计算损失，分类问题输出多个值主要与概率分布有关。 Softmax虽然名字里有回归但常是是用于解决分类问题。2. Softmax分类问题分类问题中常使用one-hot向量的形式表示数据的标签，将向量
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2023-09-27 09:38:21
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1. 使用pytorch实现softmax回归模型使用pytorch可以更加便利的实现softmax回归模型。1.1 获取和读取数据读取小批量数据的方法：首先是获取数据，pytorch可以通过以下代码很方便的获取Fashion-MNIST数据集。mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST
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2024-04-04 12:07:00
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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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Logistic回归介绍logistic回归是一种广义线性回归，与多重线性回归有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都有wx+b，但是区别在于，多重线性回归直接将y=wx+b作为因变量，而logistic回归是通过一个函数L将wx+b对应一个隐状态p, p = L(wx+b),然后根据p和1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic，那么就是logistic回归，如果L是多项式，那么就
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2023-10-10 22:28:14
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深度学习基础之sofxmax回归模型输出可以是一个像图像类别的离散值。对于这样的离散值预测问题，可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。1. 分类问题考虑⼀个简单的图像分类问题，其输⼊图像的高和宽均为2像素，且色彩为灰度。这样每个像素值都可以用一个标量表示。我们将图像中的4
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2024-04-05 08:06:49
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