Pytorch: Neural Network 自定义neural network class先需要 -继承nn.module, -然后实现__init__函数定义网络层 -实现forward函数实现对输入数据的操作,在使用时,直接将数据传入model,model会自动执行forward函数,不要直接执行model.forward() class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__ini...
定义神经网络类Network,它继承nn.Module类。 实现类的初始化函数init,函数传入参数n_in, n_hidden, n_out,代表输入层、隐藏层和输出层中的神经元数量。 在init函数中,调用了父类的初始化函数super.init。 然后定义两个线性层layer1和layer2,layer1是输入层与隐藏层之间的线性层,layer2是隐藏层与输出层之间的...
定义神经网络类Network,它继承nn.Module类。 实现类的初始化函数init,函数传入参数n_in, n_hidden, n_out,代表输入层、隐藏层和输出层中的神经元数量。 在init函数中,调用了父类的初始化函数super.init。 然后定义两个线性层layer1和layer2,layer1是输入层与隐藏层之间的线性层,layer2是隐藏层与输出层之间的...
于是,一个相对更为复杂、可以提供相对长期记忆的循环神经网络——LSTM应运而生。LSTM:Long-Shot Term Memory network,中文即为长短时记忆网络。顾名思义,这是一个能够兼顾长期和短期记忆的网络。内部是如何实现的呢?LSTM单元结构如下: 当然,除了上述这一单元结构示意图,LSTM还往往需要这样一组标准计算公式(这个等到...
1. 典型网络(Classical network) 典型的卷积神经网络包括:AlexNet、VGG、ResNet、InceptionV1、InceptionV2、InceptionV3、InceptionV4、Inception-ResNet。 以AlexNet 网络为例,AlexNet 是 2012 年 ImageNet 竞赛冠军获得者 Hinton 和他的学生 Alex Krizhevsky 设计的。AlexNet 中包含了几个比较新的技术点,也首次在 ...
定义网络的类 我们的网络从nn.Module继承来 classNeuralNetwork(nn.Module): def__init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28,512), nn.ReLU(), ...
概率图模型分为贝叶斯网络(Bayesian Network)和马尔可夫网络(Markov Network)两大类。贝叶斯网络可以用一个有向图结构表示,马尔可夫网络可以表示成一个无向图的网络结构。更详细地说,概率图模型包括了朴素贝叶斯模型、最大熵模型、隐马尔可夫模型、条件随机场、主题模型等,在机器学习的诸多场景中都有着广泛的应用。
m.bias.data.zero_()defprint_network(self): num_params=0forparaminself.parameters(): num_params+= param.numel()#numel统计模型参数量,tensor里的每个元素算一个print(self)print('Total number of parameters: %d'%num_params)if__name__=="__main__":#4,数据data1 = torch.tensor([0.25], dt...
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。