1、定义一个神经网络 2、通过调用net.parameters()返回模型可训练的参数 3、迭代整个输入 4、调用反向传播 5、计算损失值 6、反向传播梯度 7、更新神经网络参数 一、简介 神经网络可以通过torch.nn包构建,上一节已经对自动梯度有些了解,神经网络是基于自动梯度来定义一些模型。一个nn.Module包括层和一个方法,它会...
一起实践神经网络量化系列教程(一)! 开篇 老潘刚开始接触神经网络量化是2年前那会,用NCNN和TVM在树莓派上部署一个简单的SSD网络。那个时候使用的量化脚本是参考于TensorRT和NCNN的PTQ量化(训练后量化)模式,使用交叉熵的方式对模型进行量化,最终在树莓派3B+上部署一个简单的分类模型(识别剪刀石头布静态手势)。 这...
】从入门到精通CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络一口气学完! 9493 34 39:44:52 App 【课件+代码】李沐大神《动手学深度学习》2024最新视频教程,比啃书高效!比刷剧还爽!(人工智能丨深度学习丨神经网络) 2478 36 14:02:37 App 吹爆!目前B站讲的最透彻的MATLAB教程全套完整版,...
对于神经网络而言,训练过程包含了两个阶段:前向传播(Forward Propagation)和反向传播(Back Propagation)。 前向传播是从输入到输出,由神经网络前推计算得到预测输出的过程 反向传播是从输出到输入,基于Cost Function对参数w和b计算梯度的过程。 下面,我们结合一个例子用计算图(Computation graph)的形式来理解这两个阶段。
【图神经网络】从入门到精通(GCN、GAT、PyG、GTN、HAN、SDGNN、HGNN、TGAT...)基础原理+源码复现,通俗易懂! 1.6万 109 42:58:35 App 强推!我敢保证这是B站最全的(python+机器学习+深度学习)系列教程,3小时就能从入门到精通,通俗易懂,小白也能学得会!人工智能|深度学习|计算机视觉 234 6 10:32:19 App...
一、先做一个神经元 我们就先做一个最简单的神经元,这个神经元有两个输入,接受到输入后就会向前产生一个传递(在这里要说一句话,神经网络中我们把得到结果的方向叫做前,有的人可能习惯把得到结果的方向理解成向后,这个地方要稍微注意一下) 按说神经元应该会有两个权值w1,w2,给输入加权相乘,然后加上一个偏差就...
全连接网络从零实现 数学和Python基础 在神经网络中,向量和矩阵是随处可见的。下面介绍基于numpy创建一维、二维和高维数组 向量(一维数组) 向量是同时拥有大小和方向的量,向量可以表示成排成一排的数字集合。 In [1]: import numpy as np In [2]:
应用神经网络:将训练好的神经网络应用到实际业务中,根据用户的购买历史预测其可能感兴趣的商品,从而进行精准推荐。三、神经网络的实用教程学习神经网络的原理和技术需要一定的数学和编程基础。以下是一些学习资源,帮助你深入了解神经网络的应用和实践: 学术资源:阅读相关学术论文和研究报告,了解最新的神经网络研究和应用进展...
一、全连接神经网络简介 人工神经网络(ANN)简称神经网络,可以对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行建模,是机器学习和认知科学领域中一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型。用于对函数进行估计或近似,其灵感来源于动物的中枢神经系统,特别是大脑。神经网络由大量的人工神经元(或节点)联结进行计算,大多数情...
隐藏层是夹在输入输入层和输出层之间的部分,一个神经网络可以有多个隐藏层。 把神经元的输入向前传递获得输出的过程称为前馈(feedforward)。 我们假设上面的网络里所有神经元都具有相同的权重w=[0,1]和偏置b=0,激活函数都是sigmoid,那么我们会得到什么输出呢?