nn专题
PyTorch nn.MSELoss() 均方误差损失函数详解和要点提醒
文章目录 nn.MSELoss() 均方误差损失函数参数数学公式元素版本 要点附录 参考链接 nn.MSELoss() 均方误差损失函数 torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') Creates a criterion that measures the mean squared err
PyTorch nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失函数详解和要点提醒
文章目录 前置知识nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失参数数学公式带权重的公式（weight）标签平滑（label_smoothing） 要点 附录参考链接 前置知识 深度学习：关于损失函数的一些前置知识（PyTorch Loss） nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=N
001 NN（Neural Network）起源
广义上说，NN(Neural Network)确实可以认为包含了CNN，RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包含卷积层或是LSTM单元。 从起源理解NN： 20世纪五六十年代，叫做感知机（perceptron），拥有输入层，输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换到达输出层，在输出层得到分类结果。但是会引发一些很严重问题，对
Python 求解级数$\sum_{n=1}^{\infty}\cfrac{\left(-1\right)^nx^n}{nn!}$的值
看这篇之前，推荐先看Python 计算(-1)^n * x^n / (n * n!)的值 这里我们求解一下如下级数的值： ∑ n = 1 ∞ ( − 1 ) n x n n
神经网络学习1—nn.Module
nn.module 为所有神经网络提供了一个模板 import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass Model(nn.Module):def __init__(self):super(Model, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)self.conv2 = nn.C
【lightgbm/xgboost/nn代码整理三】keras做二分类，多分类以及回
【lightgbm/xgboost/nn代码整理三】keras做二分类，多分类以及回归任务 浏览更多内容，可访问：http://www.growai.cn 1.简介 该部分是比较基础的深度网络部分，是基于keras实现的多层感知机网络(mlp)，使用nn个人感觉最大的一个好处就是目标函数自定义很方便，下面将从数据处理、网络搭建和模型训练三个部分介绍。如果只是想要阅读代码，可直接移步到尾部链接
【lightgbm, xgboost, nn代码整理一】lightgbm做二分类，多分类以及回归任务（含python源码）
lightgbm做二分类，多分类以及回归任务（含python源码） 浏览更多内容，可访问：http://www.growai.cn 1. 简介 内心一直想把自己前一段时间写的代码整理一下，梳理一下知识点，方便以后查看，同时也方便和大家交流。希望我的分享能帮助到一些小白用户快速前进，也希望大家看到不足之处慷慨的指出，相互学习，快速成长。我将从三个部分介绍数据挖掘类比赛中常用的一些方法，分别是l
神经网络 torch.nn---Containers
torch.nn — PyTorch 2.3 documentation torch.nn - PyTorch中文文档 (pytorch-cn.readthedocs.io) nn是Neural Network的简称，帮助程序员方便执行如下的与神经网络相关的行为： （1）创建神经网络 （2）训练神经网络 （3）保存神经网络 （4）恢复神经网络 torch.nn中的函数简介 Co
神经网络 torch.nn---损失函数与反向传播
torch.nn - PyTorch中文文档 (pytorch-cn.readthedocs.io) torch.nn — PyTorch 2.3 documentation Loss Function的作用 每次训练神经网络的时候都会有一个目标，也会有一个输出。目标和输出之间的误差，就是用Loss Function来衡量的。所以，误差Loss是越小越好的。 此外，我们可以根据误差Lo
course-nlp——5-nn-imdb
本文参考自https://github.com/fastai/course-nlp。这部分是fastai1.0版本的教程，由于现在fastai2.0重构的改变非常大，所以文中的很多api都变了，由于学习目的并不是熟练掌握fastai，因此这里就简单的存一下，本文是用IMDB电影评论数据集在wikitext-103语言模型中微调，构建语言模型和情感分类器。 自然语言建模的迁移学习 为 IMDB
神经网络 torch.nn---Linear Layers（nn.Linear）
torch.nn - PyTorch中文文档 (pytorch-cn.readthedocs.io) torch.nn — PyTorch 2.3 documentation nn.Linear torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True, device=None, dtype=None) 参数： in_features -
nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别
nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别 最近的工程涉及到超分辨率增强的相关研究，阅读SRGAN的源代码的时候发现，在损失函数的设置上，生成器和判别器分别用了不同的损失函数： self.criterionG = nn.MSELoss()self.criterionD = nn.BCELoss() 并且，判别器使用的是BCELoss，经过查询，把nn
Pytorch实用教程：pytorch中nn.Linear()用法详解 | 构建多层感知机 | nn.Module的作用 | nn.Sequential的作用
文章目录 1. nn.Linear()用法构造函数参数示例使用场景 2. 构建多层感知机步骤代码示例注意事项 3. 继承自nn.Module的作用是什么？1. 组织网络结构2. 参数管理3. 模型保存和加载4. 设备管理不继承 `nn.Module` 的后果
tf.nn.fixed_unigram_candidate_sampler解释
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/random/fixed_unigram_candidate_sampler 上面链接是官网解释，看了一会儿感觉没看懂 跑了几个列子有点懂了。 本文结合https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tf_nn_fixed_unigram_candidate_
tf.nn.conv2,cross_entropy,loss,sklearn.preprocessing,next_batch,truncated_normal,seed,shuffle,argmax
tf.truncated_normal https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/random/truncated_normal truncated_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) seed: 随机种子，若 seed 赋值
Pytorch_nn.Conv2d
Conv2d torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros') in_channels 输入数据通道数out_channels 输出数据通道数kennel_size 卷积核大小，i
nn.BatchNorm中affine参数的作用
在PyTorch的nn.BatchNorm2d中，affine参数决定是否在批归一化（Batch Normalization）过程中引入可学习的缩放和平移参数。 BN层的公式如下， affine参数决定是否在批归一化之后应用一个可学习的线性变换，即缩放和平移。具体来说，如果 affine=True，批归一化层会有两个额外的可学习参数：缩放参数γ（初始值为1）和平移参数β（初始值为0），归一
使用torch.nn.Sequential构建神经网络
torch.nn.Sequential 是 PyTorch 中的一个非常有用的类，它允许用户以一种简单和直观的方式构建神经网络。Sequential 容器可以包含多个神经网络层，这些层会按照它们被添加到 Sequential 中的顺序依次执行。 1.关键特性 以下是 torch.nn.Sequential 的一些关键特性： 层的顺序执行：在 Sequential 中定义的层会按照它们添加的
Tensorflow常用函数-tensorflow.nn.conv2d
tf.nn.conv2d(input=None, filters=None, strides=None, padding=None, use_cudnn_on_gpu=True, data_format=None, name=None) input：需要计算卷积的图像数据 [batch,height,width,channels] filters：卷积核 [height,width,chann
详细讲一下PYG 里面的torch_geometric.nn.conv.transformer_conv函数
1.首先先讲一下代码 这是官方给的代码：torch_geometric.nn.conv.transformer_conv — pytorch_geometric documentation import mathimport typingfrom typing import Optional, Tuple, Unionimport torchimport torch.nn.functio
【Pytorch】6.torch.nn.functional.conv2d的使用
阅读之前应该先了解基础的CNN网络的逻辑 conv2d的作用 是PyTorch中用于执行二维卷积操作的函数。它的作用是对输入数据进行二维卷积操作，通常用于图像处理和深度学习中的卷积神经网络（CNN）模型。 conv2d的使用 我们先查看一下官方文档 input用于存放输入weight用于存放卷积核bias为偏置stride用于记录步长，默认为1，代表每次卷积计算后移动的步数
【MySQL】缩略语PK NN UQ BIN UN ZF AI G、基本操作语句
一、缩略语 PK：primary key 主键 NN：not null 非空 UQ：unique 唯一索引 BIN：binary 二进制数据 UN：unsigned 无符号整数（非负数） ZF：zero fill 填充0 例如字段内容是1 int(4), 则内容显示为0001 AI：auto increment 自增 G：generated column 生成列，5.7新特性：这一列由其他列计算
nn.GRU层输出:state与output的关系
在 GRU（Gated Recurrent Unit）中，output 和 state 都是由 GRU 层的循环计算产生的，它们之间有直接的关系。state 实际上是 output 中最后一个时间步的隐藏状态。 GRU 的基本公式 GRU 的核心计算包括更新门（update gate）和重置门（reset gate），以及候选隐藏状态（candidate hidden sta
深度学习之基于Matlab NN的伦敦房价预测
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 一、项目背景 房价预测是房地产领域的一个重要问题，对于投资者、开发商以及政策制定者等都具有重要的指导意义。随着深度学习技术的不断发展，其在房价预测领域的应用也越来越广泛。本项目旨在利用Matlab神经网络（NN）工具箱，构建一个基于深
nn.TransformerEncoderLayer详细解释，使用方法！！
nn.TransformerEncoderLayer nn.TransformerEncoderLayer 是 PyTorch 的 torch.nn 模块中提供的一个类，用于实现 Transformer 编码器的一个单独的层。Transformer 编码器层通常包括一个自注意力机制和一个前馈神经网络，中间可能还包含层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual