在PyTorch中实现BP神经网络,可以按照以下步骤进行: 确定神经网络的结构: 确定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。例如,假设输入层有3个神经元,隐藏层有10个神经元,输出层有4个神经元。 使用PyTorch定义神经网络模型: 可以使用torch.nn.Sequential快速构建网络,或者通过继承torch.nn.Module自定义网络结构。 初始化...
训练神经网络:使用训练数据来训练神经网络模型。在每个epoch中,将输入数据传递给神经网络,计算损失值,然后使用反向传播来更新模型参数。 for epoch in range(num_epochs): for inputs, labels in train_loader: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward()...
import numpy as np from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取原始数据,并划分训练集和测试集,分割符号为逗号,数据类型为float raw_data = np.loadtxt('diabetes.csv', delimiter=',', dtype=np.float32) X...
一、BP 神经网络原理 二、Tensorflow 实现 三、Pytorch 实现 编辑于 2020-02-08 23:40 深度学习(Deep Learning) 赞同12添加评论 分享喜欢收藏申请转载 评论区已关闭 推荐阅读 PyTorch还是TensorFlow?这有一份新手深度学习框架选择指南 量子学园发表于量子位 TensorFlow与PyTorch之争,哪...
pytorch fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearnimportpreprocessingimporttorch dtype=torch.FloatTensor# dtype = torch.cuda.FloatTensor# 载入数据,并预处理X,y=load_boston(return_X_y=True)X=preprocessing.scale(X[:100,:])y=preprocessing.scale(y[:100].reshape(-1,1))# 定义超参数data_size,D...
因为目前深度学习的主流框架是基于pytorch的，所以网上能够查到很多资料。matlab虽然是封装好的，使用起来...
Pytorch学习笔记 3 实现简单的神经网络,无API实现神经网络假装一个数据集a=torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])b=torch.Tensor([[1],[2],[3]])设置参数w1=nn.Parameter(torch.randn(2,4)*0.01)b1=nn.Paramete...
@uestc-神经网络导论 #一、标准BP算法 1.1 三层BP网络标准的BP算法只需要使用三层前馈网就可以任意精度地逼近非线性函数,但也存在一些问题,比如容易形成局部极小而得不到最优值、学习效率低、收敛 速度慢等[1]。 标准BP算法的学习过程由正向传播及误差的反向传播两个过程构成。正向传播时输入样本从输入层传入,输出...
前文我们使用机器学习法实现了鸢尾花的分类, 本文介绍使用Pytorch中的交叉熵算法来实现分类问题。 构建出的模型类型大致为 上图构建的输入层+2个隐藏层+输出层,共计4层结构的神经网络。 因此是4->layer1->layer2->3的三分类问题。考虑可以使用多种算法进行分析,本文先介绍使用BP神经网络进行分析。
可乐**ss 上传51.41 MB 文件格式 zip BP神经网络 这次数据集使用的是iris数据集,也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中...