PyTorch 中神经网络库torch.nn的详细介绍

1. torch.nn    torch.nn 是 PyTorch 深度学习框架中的一个核心模块,它为构建和训练神经网络提供了丰富的类库。 以下是 torch.nn 的关键组成部分及其功能: nn.Module 类: nn.Module 是所有自定义神经网络模型的基类。用户通常会从这个类派生自己的模型类,并在其中定义网络层结构(如卷积层、全连接层等)以及前向传播函数(forward pass):nn.Mo...

基于PSO-BP神经网络的风电功率MATLAB预测程序

也是存在着一些内在联系。通过最近的的历史气候情况,来做出相应的预测,对自然风的风速、风力等特点加以分析,以此找到合适的预测模型,对未来的预测结果有了一定的预测时间,从而较好的实现了对预测模型的评估。 神经网络由于收敛时间较长,容易形成局部最小值,陷入局部最优,难以得到全局最优解。基于上述的种种缺点,在实际工作中,例如在线功率预测时,它将受到限制。为得到全局最优、确定最佳权值和阈值,本文采用粒子群算法对其进...

文本分类识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+Django网页界面

选取的中文文本数据集(“体育类”, “财经类”, “房产类”, “家居类”, “教育类”, “科技类”, “时尚类”, “时政类”, “游戏类”, “娱乐类”),基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django框架开发网页端可视化界面平台。实现用户输入一段文本识别其所属的种类。 二、效果图片展示 三、演示视频 and 代码 ...

神经网络的一些常规概念

梯度下降法的概念: 下面介绍几种常见的梯度下降算法优化方法。 在深度学习中,一般采用SGD训练(随机梯度下降),即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练;  为什么我们必须要使用梯度下降法?   常用的激活函数: 优化函数: ...

BatchNorm介绍:卷积神经网络中的BN

一、BN介绍 1.原理 在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好,最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性,但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据,但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了,分布将变化的很严重。这样会使得训练神经网络变得更加困难。所以添加BatchNorm层,在训练的时候BN层使用batch来估计数据的均值和方差,然后...

神经网络】火箭点火发射-诠释一场数据与学习的奇妙之旅

火箭点火发射来理解神经网络的故事细节 在一个充满科技气息的研究室里,一群科学家们正在忙碌地准备着一次重要的火箭点火发射。这次发射不仅是一次航天探索的壮丽征程,更是一场利用神经网络处理数据的智慧之旅。 在火箭发射的背后,神经网络扮演着至关重要的角色。它们就像一位富有经验的导师,通过学习和处理大量数据,为火箭发射提供精确的指导和决策支持。 故事从数据输入开始。在发射前,科学家们收集了大量的历史发射数据,包括...

基于蛙跳优化的神经网络数据预测matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述        通过蛙跳优化算法,优化神经网络的权值参数,然后使用优化后的神经网络模型对数据进行预测,输出预测曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 .................................................

RTDETR 引入 UniRepLKNet:用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大卷积神经网络 | DRepConv

大卷积神经网络(ConvNets)近来受到了广泛研究关注,但存在两个未解决且需要进一步研究的关键问题。1)现有大卷积神经网络的架构主要遵循传统ConvNets或变压器的设计原则,而针对大卷积神经网络的架构设计仍未得到解决。2)随着变压器在多个领域的主导地位,有待研究ConvNets在视觉以外领域是否也具有强大的通用感知能力。在本文中,我们从两个方面做出了贡献。1)我们提出了四个设计大卷积神经网络的架构指...

【人工智能大脑】仿生学与人工智能交汇:基于MP神经网络的精准农业实践

MP神经网络,即McCulloch-Pitts模型(MCP Model),是神经网络的早期形式之一,由Warren McCulloch和Walter Pitts在1943年提出。这个模型为现代人工神经网络的发展奠定了理论基础,并首次尝试模拟了生物神经元的工作原理。 MCP由来 深度学习的历史可以追溯到1943年,当时Walter Pitts(数学家)和Warren McCulloch(神经科学家)基于人...

IDCNN(迭代扩张卷积神经网络)在NLP-NER任务中的应用

IDCNN(迭代扩张卷积神经网络)在NLP-NER任务中的应用 IDCNN(Iterated Dilated Convolutional Neural Network)是一种特别设计的卷积神经网络(CNN),用于处理自然语言处理(NLP)中的序列标注问题,例如命名实体识别(NER)。IDCNN的关键特点是使用了扩张卷积(Dilated Convolution),这是一种可以增加感受野(即网络可以观察到的...
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