3.3 循环神经网络RNN的介绍 普通的网络NN只能对单个数据进行学习和处理,譬如data0对应的result0、data1对应的result1… 每一个result都是基于他的data来进行预测的 然而,当各个data相互之间存在相互关联之间的关系的时候,普通的NN就不再适用了。 这时候RNN就有用武之地了,RNN就会把之前的记忆都累积起来, 一起分析。
接下来,我们定义一个简单的BP网络模型。我们将使用一个具有两个隐藏层的全连接神经网络。 importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassSimpleBPNet(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size1,hidden_size2):super(SimpleBPNet,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(input_size,hidden_siz...
二.使用pytorch自动求导功能搭建神经网络 importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttqdmfromtorch.autogradimportVariable# 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)batch_size=100input_feature=100hidden_feature=1000output_feature=10learning_rate=1e-6epochs=1000# 参数初始化...
因为之前模型使用GPU训练,所以调用时也要使用GPU,即:需要配置device import torch device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") new = torch.load('BP.pt', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(0)) inp1 = [273, 82, 114, 210, 9, 904, 680] input1 ...
模型classBP_Net(nn.Module):def__init__(self):super(BP_Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(2,4)# 由输入层到隐藏层self.fc2 = nn.Linear(4,1)# 由隐藏层到输出层defforward(self, x):x = torch.sigmoid(self.fc1(x)) x = torch.sigmoid(self.fc2(x))returnx# 实例化模型...
要在PyTorch中实现一个BP神经网络,需要遵循以下步骤: 定义神经网络结构:首先,需要定义神经网络的结构,包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。可以通过继承nn.Module类来定义一个自定义的神经网络模型。 import torch import torch.nn as nn class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(Neural...
1 循环神经网络结构概述 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一个具有记忆功能的网络模型。它可以发现样本彼此之间的相互关系。它多用于处理带有序列特征的样本数据。 1.1 生物大脑中的循环神经网络 当获得“我找你来玩游”信息后,大脑的语言模型会自动预测后一个字为“戏”,而不是“乐”“泳”等其他字。
numpy实现 两层的逻辑回归(分类模型)只是拿来做回归而已 这里涉及到矩阵求导我只是简单的按照形状来推断向量的顺序找到诀窍:顺序和是否需要转置 可以先不要管梯度去掉梯度符号...
我觉得可能有以下几个原因：1.数据集的问题：BP神经网络是一种有监督学习的算法，需要有标注的训练数据...