PyTorch深度学习实践-P2线性模型

最新推荐文章于 2023-12-22 23:07:49 发布
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分类专栏： 《PyTorch深度学习实践》-b站刘二大人 文章标签： pytorch 深度学习 神经网络
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  • 1dataset
  • 2model
  • 3training
  • 4infering
  • 假设数据集如下
  •  模型知道输入值对应的输出值，就叫监督学习，模型可以根据输出和预测之间的差异对模型进行调整
  • 数据集一般分为训练training集 可以看到（x,y）、测试test集只能看到x，若数据较少则把数据集分为两份，一份训练，一份评估~开发集Dev
  • 线性模型:
  • w系统随机猜测

  

  •  损失函数：
  •  MSE均方误差：
  •  得到结果 w=2时，损失最小
最低0.47元/天 解锁文章
PyTorch深度学习实践——线性模型
weixin_66648679的博客
03-23 1938
线性模型： 随机选取权重w后评估该模型的效果，通过穷举法选出最佳的w 评估模型：损失函数： 计算损失函数的平均值，最终使平均损失最小 平均平方误差（MSE）： 例题：，使用线性模型做出预测。 代码如下： # 穷举法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 绘图包 x_data = [1.0, 2.0, 3.0] # 数据集保存，x和y需分开，x为输入，y为输出 y_data = [2.0, 4.0, 6.0] d
《PyTorch深度学习实践》P2线性模型 作业：mplot3d绘制三维图像及mershgrid()生成网格坐标详解，绘制y=x*w+b损失图像
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大臣不想在月亮上上热搜
10-11 981
总是使用AI工具，Pytorch没有详细的学过，准备跟着《PyTorch深度学习实践》学一遍。将每节的重点和习题做一下，督促自己每天刷一节课程完成任务，同时给在学的朋友们提供帮助！本文是P2线性模型的作业，绘制y=x*w+b损失图像。
深度学习P2
Robert
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常规套路： 1、收集数据给定标签 2、训练一个分类器 3、测试、评估 softmax分类器： 得分转换成概率值 SVM输出得分值 Softmax 输出概率 Sigmoid函 Softmax的输出（归一化的分类概率）
基于Python的深度学习理论与实现（P2——神经网络）
JosephJoestar
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神经网络  基于多层感知机实现的逻辑运算可以表示任何复杂的函数，甚至可以表示整个计算机的复杂处理，但是，感知机设定权重的工作还是由人工来完成，这项工作的完成不仅仅是复杂低效的，而且需要具有极强的先验知识，这与人工智能的基本思想大相近庭。  朴素感知机与神经网络的基本区别就在于神经网络可以自动地从数据中学习到合适的权重参数 ...
刘老师的《Pytorch深度学习实践》第二讲：线性模型 作业代码
weixin_52539595的博客
09-16 186
代码
np.meshgrid() 的用法及示例
行子的博客
07-08 2261
是一个用于生成多维坐标网格的函数，它常用于在二维或三维空间中创建网格点坐标。其中，x_valuesy_values和z_values是分别表示 x、y 和 z 坐标轴上的一维数组或列表。返回值XY和Z是与输入数组形状相同的多维数组，它们分别表示在网格上的 x、y 和 z 坐标。具体来说，XYZ保存了所有网格点的 z 坐标。
Pytorch常用的函数(五)np.meshgrid()和torch.meshgrid()函数解析
qq_44665283的博客
12-22 6076
Pytorch常用的函数(五)np.meshgrid()和torch.meshgrid()函数解析
B站视频课《PyTorch深度学习实践》笔记-第2讲-线性模型Linear Model
panlan7的博客
01-22 747
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys 【更新课件下载链接】-2020.11.03 链接：https://pan.baidu.com/s/1vZ27gKp8Pl-qICn_p2PaSw 提取码：cxe4 Supervised Learning: 训练集 (训练集) 训练集 (开发集) 测试集 在训练集上，因为我们的数据量级无法完全的接近真实的分布，所...
Pytorch深度学习实践第十二讲 RNN 课后1（LSTM）
weixin_46047643的博客
03-31 1078
B站 刘二大人 传送门 循环神经网络（基础篇） 课件链接：https://pan.baidu.com/s/1vZ27gKp8Pl-qICn_p2PaSw 提取码：cxe4 模型还是将输入“hello”训练输出为“ohlol”，用LSTM网络实现。按照计算图实现LSTM之后，又尝试了加入embedding的方法。加embedding的训练快，但是我的LSTM效果不如前面RNN的，不知道是我网络写的有问题还是怎么回事。 LSTM的网络结构示意图和公式： 根据我自己的理解写出来的LSTM模型，有不对的地方
线性模型和梯度下降
BKXjilu的博客
09-17 244
线性模型和梯度下降代码
# Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码）
12-21
Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码） 一. 导入numpy库 import numpy as np 二. 生成X,Y = np.meshgrid(x,y)并详解 N = 3 M=7 #生成两个一维矩阵 x = np.linspace(-2, 2, N) #[-2 0 2] y = np.linspace(-3, 3,M)#[-3 -2 1 0 1 2 3 ] X,Y = np.meshgrid(x,y) #成为两个二维矩阵 话不多说，我们直接看输出结果： 从X二维矩阵可以看出来：7行3列（M行N列） 每一行显示[-2 0 2]
深度学习02—梯度下降算法(预测，含代码)
m0_55196097的博客
06-16 2770
为元素的列表，其中第 i 个元组包含每个参数序列的第 i 个元素。返回的列表长度被截断为最短的参数序列的长度。只有一个序列参数时，它返回一个1元组的列表。3、本算法中的随机梯度主要是指，每次拿一个训练数据来训练，然后更新梯度参数。cost是计算所有训练数据的损失，loss是计算一个训练函数的损失。分析：此处代码的不同点在于第一个模型y=w*x只需要更新参数w，而模型y=w*x+b需要更新权重w和偏置b;2、梯度函数gradient()由计算所有训练数据的梯度更改为计算一个训练数据的梯度。
np.meshgrid()函数
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学习笔记
01-17 2万+
X, Y = np.meshgrid(x, y)代表的是将x中每一个数据和y中每一个数据组合生成很多点,然后将这些点的x坐标放入到X中,y坐标放入Y中,并且相应位置是对应的 即 如: x = [1, 2, 3, 4] y = [7, 8, 9] x和y中的每一个元素组合生成 [[[1, 7], [2, 7], [3, 7], [4, 7]], [[1, 8], [2, 8], [3, 8], [4, 8]], [[1, 9], [2, 9], [3, 9], [4, 9]]] 然.
np.mgrid(),np.meshgrid()与三维画图
猫头军师兵书
11-27 5130
import numpy as np X = np.mgrid[-5:5:5] X1 = np.mgrid[-5:5:5j] Y1,Y2 = np.mgrid[-5:5,10:17] Z1,Z2,Z3 = np.mgrid[-5:5,10:17,1:3] print(X) print(X1) print(Y1,Y2) 输出： [-5 0] [-5. -2.5 0. 2.5...
单片机之电子钟相关案例
qq_44790423的博客
08-20 1549
我们今天来接触一下新的案例，电子钟在我们的生活中出现的非常多，那我们就尝试用代码将其显示在我们的八位数码管上 相关案例为： 扫描频率可改变的电子钟 实时时钟测试 可校准的实时时钟 多功能电子钟 可与PC通信的实时时钟 我们将主要介绍扫描频率可改变的电子钟 扫描频率可改变的电子钟 实验现象 数字钟是通过计数模拟时钟，将计数值转换成时间形式，以格式时-分-秒在LED数码管上进行显示，并通过按键调...
数据分析-深度学习Pytorch Day11
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梯度下降法( gradient descent )是一阶最优化算法，通常也称为最速下降法，是通过函数当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向，使用规定步长距离进例行迭代搜索，从而找到一一个函数的局部极小值的算法，最好的情况是希望找到全局极小值。但是在使用梯度下降算法时，每次更新参数都需要使用所有的样本。它是对梯度下降法算法的一种改进，且每次只随机取一部分样本进行优化， 样本的数量一般是2的整数次幂，取值范围是32~256,以保证计算精度的同时提升计算速度，是优化深度学习网络中最常用的一类算法。
51系列单片机IO模试设置
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51系列的STC12 STC15 IO模式 同样的P1 ~P3 IO设置寄存器为P1M1 P1M0 ~ P3M1 P3M0 C语言移位操作完成IO设置 P3M1 &= ~(1<<3); // P3.3设为准双向口 P3M0 &= ~(1<<3); P1M1 |= (1<<2); //P1.2设为高阻输入 P1M0 &= ~(1&lt...
pytorch梯度下降函数_pytorch入门2：梯度下降算法
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原理：通过梯度下降算法，求解loss的最小值，设置好初始w权重值，不断进行迭代，最后得到最小的loss值代码：# Training Datax_data = [1.0, 2.0, 3.0]y_data = [2.0, 4.0, 6.0]w = 1.0 # a random guess: random value# our model forward passdef forward(x):retur...
PHP学习笔记P2-数据类型
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0x01.数据类型 datatype，存储的数据本身的类型，而不是变量的类型。 0x02.PHP的八种数据类型 基本数据类型(4种)： 整型：int，系统分配4个字节存储，表示整数类型（有范围，若过大则会变成浮点型）。 浮点型：float/double，系统分配8个字节存储，表示小数或者整型存不下的整数。 字符串型：string，系统根据实际长度分配，表示字符串。 布尔类型：bool，表示布尔类型，只有两个值，true和false。 复合数据类型(2种)： 对象类型：object，存放
Python在AI-P2项目中的应用探究
6. **优化算法**：如梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD）、批量归一化、学习率调整策略等，这些都是训练深度学习模型的重要技巧。 7. **编程技巧**：掌握Python编程语言的基础知识，包括但不限于控制流（if-else...
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