对于 Linear Regression,它计算的是两个实数值之间的差值,是在计算一个距离。但是 Logistic Regression 不再是数值了,输出是一个分布,表示类别为 0 的概率,类别为 1 的概率等等。所以我们这里比较的是两个分布之间的差异,分布的差异之前在概率论与数理统计里面学习过一些分布差异的计算,比如:KL散度,cross-entropy(...
self.lr = nn.Linear(2,1) self.sm = nn.Sigmoid() # 1/(1+e^(-x)) def forward(self,x): x = self.lr(x) x = self.sm(x) return x model = LogisticRegression() criterion = nn.BCELoss() #二分类损失函数 optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr=1e-3,momentum=0.9) #处理数...
model = LSTM_Regression(DAYS_FOR_TRAIN, 8, output_size=1, num_layers=2) loss_function = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-2) 训练 for i in range(1000): out = model(train_x) loss = loss_function(out, train_y) loss.backward() optimizer.step()...
regression 基础 模型 torch03:linear_regression 编程算法 (2)定义训练数据:或者使用自己的数据集:(可参考:https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147) MachineLP 2019/05/26 3750 Pytorch拟合任意函数 测试模型数据网络 1、读入数据import randomimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt...
(seq_len, batch, hidden_size) x = x.view(s*b, h) x = self.fc(x) x = x.view(s, b, -1) # 把形状改回来 return x model = LSTM_Regression(DAYS_FOR_TRAIN, 8, output_size=1, num_layers=2) loss_function = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr...
The Transformer - model architecture 编码器 由N个相同的层堆叠而成,每一层包含两个主要部分,一个是多头自注意力(Multi-Head Attention)机制,另一个是位置全连接的前馈网络(Position-wise Feed-Forward Network)。每个部分都有残差连接和层归一化(Layer Normalization)。 input_sequence 通常是一个三维张量,尺寸为...
导致训练效果和收敛速度有差异。Keras的默认初始化更适合某些任务，比如你的这种LSTM 模型。通过keras-...
测试:https://github.com/zhedongzheng/finch/blob/master/tensorflow-models/linear_model/logistic_test.py Java | 逻辑回归 模型:https://github.com/zhedongzheng/finch/blob/master/java-models/LogisticRegression.java 测试:https://github.com/zhedongzheng/finch/blob/master/java-models/LogisticRegressionTest....
# 创建一个线性回归模型类classLinearRegressionModel(nn.Module):#<-继承PyTorch中nn.Module(神经网络)类 def__init__(self):super().__init__()self.weights=nn.Parameter(torch.randn(1,#<-从随机权重开始(这将随着模型学习而调整) dtype=torch.float),#<-PyTorch默认使用float32类型 ...
1 Linear Regression 使用Pytorch实现，步骤如下：PyTorch Fashion(风格)prepare dataset design model using...