2401_83372039的博客

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本文介绍了使用PyTorch框架构建全连接神经网络模型进行气温预测的全过程。首先，对包含时间、温度等特征的数据集进行预处理和可视化分析，包括时间格式转换、独热编码和标准化处理。接着，通过手动初始化参数和使用PyTorch的Sequential模块两种方式构建神经网络模型，并选择均方误差损失函数和Adam优化器进行模型训练。训练过程中采用Mini-Batch方法提升效率，并通过可视化对比预测值与真实值的差异。最后，文章探讨了数据标准化、ReLU激活函数和Mini-Batch训练的重要性，并提出了增加网络深度、

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