本文介绍如何使用PyTorch搭建基于神经网络的回归和分类模型。我们先通过一些示例讲解了网络的搭建和训练,接着详细介绍了PyTorch的自动微分机制。最后,我们提供了一些实用技巧来帮助您优化您的神经网络。无论您是初学者还是有经验的开发人员,本文都将为您提供有用的信息和技巧。
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本资源针对minist数据集的CSV文件进行神经网络的训练,由于minist数据集较大,这里数据集里面有100个训练数据,10个测试数据,此代码不使用TensorFlow和pytorch等深度框架,使
使用SOM算法+CNN提取特征,对图像进行聚类。运行环境,python3.6 +tensorflow1.11.0
bp神经网络实现的iris数据分类,UCI上下载的iris数据,适当调整误差精度,分类正确率可达到99%
基于概率神经网络(PNN)的变压器故障诊断,包含43个MATLAB案例分析。
针对传统的遥感图像分类方法分类精度低的缺 点,提出了一种基于神经网络的分类方法。实验结果 表明,这种基于神经网络的分类器经过训练后,可应用 于遥感图像的分类,其分类精度明显高于传统的最大 似然分类法
在这部分对反向传导不是很理解,觉得我以后得 再看其他书籍了,这个视频课真的只适合入门的简单了解 1. 训练数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot
Coursera-Deep-Neural-Networks-with-PyTorch:具有PyTorch分类分配的Coursera深度神经网络
线性回归,逻辑回归与神经网络原理推导:包括以下几点内容:1.线性回归的定义及求解方法的推导,线性回归与最小二乘关系,线性回归显著性判断;2逻辑回归的定义,及递推公式的推导,逻辑回归与神经网络的关系,s
是实现BP神经网络和混沌神经网络的matlab程序,但是没有调用神经网络工具箱。
关于神经网络和模糊神经网络的ppt,转自pudn
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