pytorch实现两层BP网络

最新推荐文章于 2025-05-20 16:07:44 发布
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#pytorch #深度学习 #机器学习

本文详细介绍了如何使用PyTorch库构建并训练一个具有两层的反向传播(BP)神经网络，涵盖了网络结构设定、损失函数选择、优化器配置以及训练过程。通过实例代码，深入理解深度学习中的基本操作。 
import torch.nn as nn

N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10

# 随机创建一些训练数据
x = torch.randn(N, D_in)
y = torch.randn(N, D_out)

# 定义两层BP网络的类
class TwoLayerNet(torch.nn.Module)
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pytorch 搭建BP网络
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11-17 2660
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...
pytorch基础回顾_pytorch搭建两层神经网络的几种方式(numpy搭建-pytorch搭建-快速搭建)
DDxuexi的博客
07-09 545
import torch import numpy as np numpy实现两层神经网络 # N = 64 : 64个输入数据 # D_in = 1000 : 每个数据都是1000维的 # H : 隐藏层是100维的 # D_out : 输出时10维的 N,D_in,H,D_out = 64,1000,100,10 # 随机创建一些训练数据 x = np.random.randn(N,D_in) y = np.random.randn(N,D_out) w1 = np.random.randn(D_
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实现BP神经网络（精细化手搓版）
zixinge的博客
09-19 1286
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！
利用pytorch完成BP神经网络的搭建
Killer_kali的博客
01-27 1万+
使用pytorch完成神经网络的搭建 一.搭建一个最简单的BP神经网络 BP神经网络前向传播: h=w1xy=w2h h=w1x\\ y=w2h h=w1xy=w2h import torch import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from tqdm import tqdm import time # 超参数定义(由于我们的隐藏层只有一层，所以可以直接定义为超参数
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 7453
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..........
1.BP动量神经网络numpy实现和Pytorch实现，以
10-02
项目中的两个文件名“BPNN-regression-and-classify-master”和“BP-momentum神经网络numpy实现及Pytorch实现及各optim在AQI数据集的表现”，暗示了该项目包含两个核心部分。第一部分可能是一个完整的BP神经网络模型...
PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例
09-20
在PyTorch中构建神经网络可以分为几个关键步骤，这里我们将探讨如何使用PyTorch搭建简单的神经网络以实现回归和分类任务。 首先，我们需要了解PyTorch的基本组件。其中，`torch.Tensor`是核心数据结构，它类似于...
Python实现3层BP神经网络代码示例
最新发布
07-15
在深入探讨Python实现三层BP神经网络的代码示例之前，我们有必要了解BP神经网络的基本原理和结构。BP神经网络，即反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network），是一种按照误差反向传播训练的多层前馈神经...
【算法基础】基于pytorch的BP神经网络算法工程详解：代码+数据集
m0_46195532的博客
06-06 3215
定义数据集类以处理CSV文件。创建一个简单的BP神经网络模型。定义训练循环，包括数据加载、前向传播、计算损失、反向传播和权重更新。此处使用pytorch提供的Dataset读取数据，并对输入数据做归一化处理其实pytorch在训练前，输入model.train( )，进入train模式后会自动进行Batch Normalization，个人认为此处的归一化有点重复，可以省略。model.train() 和 model.eval() 原理与用法。
Python-用pytorch预训练的神经网络
08-11
用pytorch预训练的神经网络：NASNet，ResNeXt，ResNet，InceptionV4，InceptionResnetV2，Xception，DPN等。
BP神经网络（Python代码实现）基于pytorch
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阿伟的博客
03-07 3万+
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Pytorch构建普通的BP神经网络
m0_51763225的博客
10-06 1304
Pytorch实现简单BP神经网络
简单BP网络的pytorch和python实现
qq_41888086的博客
10-20 923
实现一个自定义参数的BP网络，实现一次前向传播，一次反向传播，一次测试 输入：[0.05, 0.10] 输出：[0.01, 0.99] 隐藏层两个神经元 w1-w8：0.35, 0.20, 0.55, 0.95, 0.60, 0.75, 0.60, 0.95 b1,b2=0.75,0.55 1、使用pytorch实现 import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import Dataset,DataL
Python基于PyTorch实现BP神经网络ANN回归模型项目实战
张陈亚的博客
12-28 5242
Python基于PyTorch实现BP神经网络ANN回归模型项目实战
基于pytorch的BP神经网络模型构建
qq_37320084的博客
11-17 5324
小伙伴好，最近想要认真学习一波pytorch，打算通过pytorch去构建一系列的网络模型，包括CNN、LSTM、Transform等，后续都会进行搭建。一个不断学习的小菜鸡，也希望有问题小伙伴能指出。 MINST数据集是手写数字的识别，图片尺寸为(28,28,1)，标签为数字的类别。 1、加载数据 本文这次主要是对MNIST数据集进行测试。利用pytorch加载数据的方法如下： # 利用datasets中可加载不同的数据集，本次选用MNIST数据集 from torchvision i.
pytorch+BP神经网络+预测回归曲线生成（BP预测回归图，误差分布图、残差图、误差收敛曲线绘制；适合深度学习快速绘图应用者）
2401_89590626的博客
05-20 1817
本文介绍了使用PyTorch创建神经网络图表的过程，包括回归图、误差分布图、残差图和误差收敛曲线的输出。文章首先简要解释了神经网络的基本概念，包括其结构（输入层、隐藏层、输出层）、核心组件（神经元、激活函数、权重和偏置）以及工作原理（正向传播、损失函数、训练目标）。
【代码】python实现一个BP神经网络-原理讲解与代码展示
dbat
06-22 2741
在python中要如何使用代码实现一个BP神经网络呢？在python中可以利用pytorch来实现BP神经网络，这是最简洁也是最常用的方法。通过本文可以详细掌握怎么使用python的pytorch来实现一个BP神经网络。
pytorch 实现BP神经网络
leetteel
10-24 7699
# -*- 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],
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