本文介绍了单隐层神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层，并展示了如何使用PyTorch框架实现。网络包含50个隐藏单元和3个输出神经元，适用于分类问题。文章详细阐述了网络的初始化、前向传播过程，并提到了训练过程中使用交叉熵损失函数和Adam优化器。此外，还讲解了模型评估方法，如混淆矩阵和分类报告，帮助理解模型性能。
神经网络结构及python代码实现
在机器学习中，神经网络通常用来学习输入与输出之间的映射关系。在这里，我们介绍一个单隐层神经网络，包含50个隐藏单元和一个3个神经元的输出层，用来分类问题。
首先，让我们来看一下神经网络的结构。它由三个层组成：输入层、隐藏层和输出层。输入层包含输入数据的特征，隐藏层包含神经元的集合，输出层则完成最终的预测。具体地，该模型输入一个形状为(n_samples, n_features)的numpy数组，其中n_samples表示数据样本数量，n_features表示每个样本的特征数量。然后将其传递到网络中，最终输出形状为(n_samples, 3)的numpy数组，其中每个样本对应三个预测值。
接下来，我们将展示如何使用Python实现这个神经网络。我们采用PyTorch框架进行搭建。
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
