PyTorch 深度学习实践 第7讲

最新推荐文章于 2024-07-11 20:21:32 发布
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分类专栏： PyTorch 深度学习实践
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bit452/article/details/109682078
本文介绍了如何使用PyTorch构建一个三层神经网络，处理8维输入数据并通过sigmoid激活函数进行非线性转换，讲解了权重和偏置的处理方式，并演示了训练过程及模型参数查看。同时讨论了学习能力的泛化问题和评估指标的改变。

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第7讲  处理多维特征的输入 源代码

B站 刘二大人 ，传送门PyTorch深度学习实践——处理多维特征的输入

视频中截图

说明：1、乘的权重(w)都一样，加的偏置(b)也一样。b变成矩阵时使用广播机制。神经网络的参数w和b是网络需要学习的，其他是已知的。

          2、学习能力越强，有可能会把输入样本中噪声的规律也学到。我们要学习数据本身真实数据的规律，学习能力要有泛化能力。

         3、该神经网络共3层；第一层是8维到6维的非线性空间变换，第二层是6维到4维的非线性空间变换，第三层是4维到1维的非线性空间变换。

         4、本算法中torch.nn.Sigmoid() # 将其看作是网络的一层，而不是简单的函数使用 

         5、torch.sigmoid、torch.nn.Sigmoid和torch.nn.functional.sigmoid的区别

import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt

# prepare dataset
xy = np.loadtx
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之前基于rule的系统是通过人工设定规则实现，到了传统的机器学习方法则是通过手动设计特征（如把一段语音变成向量），最后通过一个mapping函数对应到输出。表示学习则希望feature的提取也是通过学习的方法来得到（而不是手工获取），但是其中feature的提取和mapping映射是分开完成的。深度学习是一种端到端的（end2end）的算法
《PyTorch深度学习实践》自学记录 第七讲 处理多维特征的输入
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学习B站 刘二大人的《Pytorch深度学习实践 》的记录，手打一遍代码，然后做做课后题，不会的就参考错错莫课代表的作业，不懂的就去优快云问其他大佬，纯小白自娱自乐，欢迎大家批评指正。 处理多维特征输入，实现可视化，更换不同激活函数作比较，查询不同层训练的参数结果。
PyTorch 深度学习实践 第12讲
weixin_50508552的博客
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第12讲 循环神经网络（基础）1. 卷积神经网络CNN，由于权重共享的概念，整个图像上用的卷积核是共享的。所需要的参数量是比较少的。而全连接层其实是参数量最大的部分。2. 所以RNN也是用到了权重共享的概念，减少需要训练的数量。3. 主要是针对有序列的数据，先后的时间序列关系，前后互相依赖。4. 自然语言，就是常见的具有序列关系的数据。RNN cell其实还是一个线性层。所有的这一串RNN cell，其实是同一个，这个线性层的权重是一直在循环使用的。
Pytorch 深度学习实践第7讲
Jasonare的博客
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六、处理多维特征的输入 课程链接：Pytorch 深度学习实践——处理多维特征的输入 1、Multiple Dimension Logistic Regression Model y^(i)=σ(∑n=1Nxn(i)∗wn+b)=σ(z(i))\hat{y}^{(i)}=\sigma(\sum_{n=1}^{N}x_{n}^{(i)}*w_n+b)=\sigma(z^{(i)})y^​(i)=σ(∑n=1N​xn(i)​∗wn​+b)=σ(z(i)) 可以转换为矩阵运算： 矩阵的本质：实现空间维度的变换，
PyTorch深度学习实践07
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04-19 191
07multiple dimension input.py 比如下图这个预测一个人在一年之后得糖尿病的概率的例子，这个时候我们的输入将会有很多的指标。你可以把它看成是我们体检的各种值。最后一排的外代表了他是否会得糖尿病。 # -*- codeing = utf-8 -*- # @Time :2021/4/19 10:25 # @Author:sueong # @File:07multiple dimension input.py # @Software:PyCharm import os os.
print(f"epoch: {epoch+1}") 你还在用 format 格式化字符串？更快更强的 f-Strings不香吗？
KaelCui的博客
05-04 2919
f-Strings 它可以使得字符串格式化更加容易。 f-strings 是指以 f 或 F 开头的字符串，其中以 {} 包含的表达式会进行值替换。 先来个速度对比，杠杠的 name = 'hoxis' age = 18 f"hi, {name}, are you {age}" 更多内容请点击 ...
PyTorch深度学习实践 第七讲 处理多维特征的输入
小朱不爱吃米饭
11-19 1133
视频链接：《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili 本次我们使用的数据集是糖尿病Diabetes dataset，是一个二分类问题。 矩阵是一个空间变换函数 Diabetes dataset的数据集的x的特征数为8，因此我们要做的是8D->1D的非线性转换 下图是我们模型设计思路： 所以我们这里其实是一个神经网络模型，如下图所示： 数据集展示：（数据集链接在最下面） 链接：https://pan.baidu.com/s/14Gotj40N..
【pytorch】非线性激活（Sigmoid、ReLU），线性层
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input_data = torch.randn(3, 10) # batch_size=3, input_dim=10 分别表示的输入模型的样本数量，和输入数据的特征数量或者维度。下面的代码中，因为输入入张量中包含负值，ReLU 激活函数会将所有负值变为零，因此输出张量中的负值都被截断为零。in_features（输入特征数量）：指的是线性层接收的输入特征的数量。out_features（输出特征数量）：指的是线性层产生的输出特征的数量。x1,x2...通过不同的表达式的和组成g1,g2...
【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之Multiple Dimension Logistic Regression Model-代码理解与实现(6/9)
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开篇讲两句： 这节课的内容跟上一节的递进关系，在于输入数据的维度，不再是原本的一维数值（标量）；而是升级为多维向量，这更符合多个自变量共同影响输出的实际应用场景，想起了吴恩达课程中的房价预测模型，卧室数量、厨房数量等，可以绑定在一起构成向量的形式，作为输入。 完整代码： #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @author: 24_nemo @file: 07_MultipleDimensionInput_handType.py @time: 202
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定义 数学公式为Loss = -w * [p * log(q) + (1-p) * log(1-q)]，其中p、q分别为理论标签、实际预测值，w为权重。这里的log对应数学上的ln。 PyTorch对应函数为： torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction=‘mean’) 计算目标值和预测值之间的二进制交叉熵损失函数。 有四个可选参数：weight、size_average、reduce、reduction (
写给程序员的机器学习入门 (四) - 训练过程中常用的技巧
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人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。 这篇将会着重介绍使用 pytorch 进行机器学习训练过程中的一些常见技巧，掌握它们可以让你事半功倍。 使用的代码大部分会基于上一篇最后一个例子，即根据码农条件预测工资????，如果你没看上一篇请点击这里查看。 目录 保存和读取模型状态 记录
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import torch x_data = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) y_data = torch.tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]) class LogisticRegressionModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(LogisticRegressionModel, self).__init__() self.linear=to.
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Pytorch系列笔记（七）
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