学习笔记（9):PyTorch从入门到实战一次学会-BP神经网络复习-上

最新推荐文章于 2025-04-25 20:57:46 发布
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分类专栏： 研发管理 文章标签： 人工智能 深度学习 神经网络 框架 结构
pytorch 搭建BP网络
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
11-17 2546
文章目录pytorch 搭建BP网络 pytorch 搭建BP网络 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Errol @Describe: @Evn : @Date : - ''' import os import torch import numpy as np from torchvisi...
可视化学习笔记5-pytorch利用summary（）打印神经网络的结构
LZL2020LZL的博客
04-08 4129
安装指令 pip install torchsummary 使用方法 from model_L5 import mobilenet_L5_large from skimage import io from torchsummary import summary img_path = '10.jpg' img = io.imread(img_path) img = transform.resize(img, (224, 224)) model = mobilenet_L5_large(num_classes=
学习笔记（11):PyTorch从入门到实战一次学会-BP神经网络复习-下
crazystone_nudt的博客
12-06 415
【超实用课程内容】 本课程从pytorch安装开始讲起，从基本计算结构到深度学习各大神经网络，全程案例代码实战，一步步带大家入门如何使用深度学习框架pytorch，玩转pytorch模型训练等所有知识点。最后通过 kaggle 项目：猫狗分类，实战pytorch深度学习工具。 【课程如何观看？】 PC端：https://edu.csd...
使用 PyTorch 搭建 BP 神经网络进行客户流失预测
最新发布
2401_83314910的博客
04-25 3651
我们定义一个继承自nn.Module的BPNet类来构建 BP 神经网络。return out本文通过使用 PyTorch 搭建了一个简单的 BP 神经网络来进行客户流失预测，从数据准备、模型构建、训练优化到最终评估，完整地展示了整个流程。在实际应用中，可以进一步尝试调整模型结构、超参数（如隐藏层神经元数量、学习率、训练轮数等），或者对数据进行更精细的预处理（如特征工程、归一化等），来提升模型的性能。希望本文能为大家在使用 PyTorch 进行深度学习任务时提供一些参考和帮助。
BP神经网络（Python代码实现）基于pytorch
阿伟的博客
03-07 3万+
BP神经网络（Python代码实现）基于pytorch
学习笔记（1):PyTorch从入门到实战一次学会-使用BP神经网络搭建手写数字识别网络-上...
chengxinya的博客
01-12 309
【超实用课程内容】 本课程从pytorch安装开始讲起，从基本计算结构到深度学习各大神经网络，全程案例代码实战，一步步带大家入门如何使用深度学习框架pytorch，玩转pytorch模型训练等所有知识点。最后通过 kaggle 项目：猫狗分类，实战pytorch深度学习工具。 【课程如何观看？】 PC端：https://edu.csd...
pytorch 实现BP神经网络
leetteel
10-24 7635
# -*- coding: utf-8 -* import numpy as np import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pyplot as plt x = [ [0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1], ] y=[[0],
PyTorch学习笔记（16）--在GPU上实现神经网络模型训练
weixin_43981621的博客
08-20 9815
PyTorch学习笔记（16）–在GPU上实现神经网络模型训练     本博文是PyTorch的学习笔记，第16次内容记录，主要介绍如何在GPU上实现神经网络模型训练。 目录PyTorch学习笔记（16）--在GPU上实现神经网络模型训练1.为什么要用GPU1.1GPU是什么1.2用GPU训练网络模型的好处2.如何用GPU训练神经网络模型2.1代码修改方法12.1代码修改方法23.学习小结 1.为什么要用GPU 1.1GPU是什么     在一台笔记本中往往会听到cpu这个词汇，是中央处理单元（centra
学习笔记：深度学习（3）——卷积神经网络（CNN）理论篇
热门推荐
Morganfs的博客
04-12 11万+
深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
PyTorch学习笔记（三）：PyTorch主要组成模块
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
03-18 7590
PyTorch学习笔记（二）：PyTorch主要组成模块，本系列主要介绍Pytorch笔记，本章学习学习各种经典网络模型结构与训练实战。 深度学习步骤： （1）数据预处理：通过专门的数据加载，通过批训练提高模型表现，每次训练读取固定数量的样本输入到模型中进行训练 （2）深度神经网络搭建：逐层搭建，实现特定功能的层（如积层、池化层、批正则化层、LSTM层等） （3）损失函数和优化器的设定：保证反向传播能够在用户定义的模型结构上实现 （4）模型训练：使用并行计算加速训练，将数据按批加载，放入GPU中训练。
机器学习之神经网络（从神经网络结构到pytorch基本用法）
Lin_w_x的博客
11-19 3755
机器学习神经网络
BP-Neural-Network:numpy实现的bp算法，代码是pytorch风格，可供pytorch入门学习，配合plotly.js获得良好的训练可视化
05-16
BP-Neural-Network Author: Yuchao Gu E-mail: Date: 2018-05-27 Description: numpy实现的Bp神经网络，代码风格参照pytorch，实现了全连接层，MSEloss，Sigmoid、Relu激活函数，以及优化器。前端可实时监控训练集loss与测试集loss以及训练测试集拟合曲线 结果展示 2d可视化训练 可拟合常用一元函数，支持的数学符号：sin，cos，power（乘方），pi 。loss曲线中橙色为验证集loss，蓝色为训练集loss 3d可视化训练 可拟合常用二元曲面，支持的数学符号参考2d部分 手写数字识别MNIST训练 训练mnist数据集，可设置验证epoch，在每个验证epoch随机抽取十张验证集数据可视化 第一轮60000张图片训练结束结果展示 代码解析 网络层基类 构造了所有网络层应实现的前向传播以及
PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例
09-20
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，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
pytorch练习-BP神经网络
qq_56473969的博客
08-14 1521
BP神经网络
pytorch实现BP神经网络（精细化手搓版）
zixinge的博客
09-19 1214
可能是全网用《最复杂繁琐的代码》一步步实现一个《由几个全连接构成的最最最基础的BP神经网络》的版本之一。训练过程的损失函数变化：（epoch_num=1000）硬核打工人能手搓就绝不可能掉包！
教你用Pytorch搭建一个自己的简单的BP神经网络( 以iris数据集为例 )
ALBlack的博客
07-03 7368
以iris数据为例教搭建了一个简单的BP神经网络, 并且介绍了部分代码的含义, 进行了基本的测试. 最后, 博主将结果同曾经没有用轮子写的BP网络代码的结构进行了横向比对, 体现出Pytorch编程实现神经网络的快捷与便利..........
基于pytorch的BP神经网络实现
weixin_60737527的博客
08-23 1万+
pytorch神经网络实现BP神经网络
Pytorch学习笔记（二）——使用pytorch实现BP神经网络拟合函数（附python和C++实现)
qq_23345187的博客
10-23 8185
使用BP神经网络拟合函数 最近学习bp神经网络，但是网上的代码很多都是做分类决策，我们要拟合函数需要对代码进行修改，进行回归预测，修改思路就是将输出层的激活函数改为f(x)=x,并且对反向传播过程中更改隐藏层到输出层的权重公式进行修改。 生成测试数据程序。 贴几个参考的博文： 神经网络实现连续型变量的回归预测（python) BP神经网络与Python实现 C++实现的BP神经网络（代码与详解） # 生成测试数据 import numpy as np import pandas as pd import m
用pytorch实现 bp网络 判别异或
qq_43235540的博客
03-28 1857
用pytorch实现bp网络---判别异或
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