pytorch多变量拟合

  • 详解Pytorch 使用Pytorch拟合多项式(多项式回归)

    详解Pytorch 使用Pytorch拟合多项式(多项式回归)

    使用Pytorch来编写神经网络具有很多优势,比起Tensorflow,我认为Pytorch更加简单,结构更加清晰. 希望通过实战几个Pytorch的例子,让大家熟悉Pytorch的使用方法,包括数据 ...

  • 使用Pytorch来拟合函数方式

    其实各大深度学习框架背后的原理都可以理解为拟合一个参数数量特别庞大的函数,所以各框架都能用来拟合任意函数,Pytorch也能. 在这篇博客中,就以拟合y = ax + b为例(a和b为需要拟合的参数) ...

  • 使用 pytorch 创建神经网络拟合sin函数的实现

    使用 pytorch 创建神经网络拟合sin函数的实现

    我们知道深度神经网络的本质是输入端数据和输出端数据的一种高维非线性拟合,如何更好的理解它,下面尝试拟合一个正弦函数,本文可以通过简单设置节点数,实现任意隐藏层数的拟合. 基于pytorch的深度神经网 ...

  • pytorch 模拟关系拟合——回归实例

    本次用 pytroch 来实现一个简单的回归分析,也借此机会来熟悉 pytorch 的一些基本操作. 1. 建立数据集 import torch from torch.autograd import ...

  • pytorch实现线性拟合方式

    一维线性拟合 数据为y=4x+5加上噪音 结果: import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib ...

  • pytorch动态神经网络(拟合)实现

    pytorch动态神经网络(拟合)实现

    (1)首先要建立数据集 import torch #引用torch模块 import matplotlib.pyplot as plt #引用画图模块 x=torch.unsqueeze(torch. ...

  • pytorch Dropout过拟合的操作

    pytorch Dropout过拟合的操作

    如下所示: import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_ ...

  • Pytorch之如何dropout避免过拟合

    Pytorch之如何dropout避免过拟合

    一.做数据 二.搭建神经网络 三.训练 四.对比测试结果 注意:测试过程中,一定要注意模式切换 Pytorch的学习--过拟合 过拟合 过拟合是当数据量较小时或者输出结果过于依赖某些特定的神经元,训练 ...

  • Python机器学习pytorch模型选择及欠拟合和过拟合详解

    Python机器学习pytorch模型选择及欠拟合和过拟合详解

    目录 训练误差和泛化误差 模型复杂性 模型选择 验证集 K折交叉验证 欠拟合还是过拟合? 模型复杂性 数据集大小 训练误差和泛化误差 训练误差是指,我们的模型在训练数据集上计算得到的误差. 泛化误差是 ...

  • PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时序负荷预测

    PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时序负荷预测

    目录 I. 前言 II. 数据处理 III. LSTM模型 IV. 训练和预测 V. 源码及数据 I. 前言 在前面的两篇文章PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测(负荷预测)和PyTorch搭建 ...

  • PyTorch搭建LSTM实现多变量时序负荷预测

    PyTorch搭建LSTM实现多变量时序负荷预测

    目录 I. 前言 II. 数据处理 III. LSTM模型 IV. 训练 V. 测试 VI. 源码及数据 I. 前言 在前面的一篇文章PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测(负荷预测)中,我们利用 ...

  • PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例

    本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例,分享给大家,具体如下: 一.PyTorch入门 1. 安装方法 登录PyTorch官网,http://pytorch.org,可以看到以 ...

  • PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法

    一.卷积神经网络 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号 ...

  • PyTorch CNN实战之MNIST手写数字识别示例

    PyTorch CNN实战之MNIST手写数字识别示例

    简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许 ...

  • PyTorch搭建一维线性回归模型（二）

    PyTorch搭建一维线性回归模型（二）

    PyTorch基础入门二:PyTorch搭建一维线性回归模型 1)一维线性回归模型的理论基础 给定数据集,线性回归希望能够优化出一个好的函数,使得能够和尽可能接近. 如何才能学习到参数和呢?很简单,只 ...

  • PyTorch搭建多项式回归模型（三）

    PyTorch搭建多项式回归模型（三）

    PyTorch基础入门三:PyTorch搭建多项式回归模型 1)理论简介 对于一般的线性回归模型,由于该函数拟合出来的是一条直线,所以精度欠佳,我们可以考虑多项式回归来拟合更多的模型.所谓多项式回归, ...

  • 运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器

    本文摘自 <深度学习原理与PyTorch实战> 我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发,带领读者走进神经网络的殿堂,运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器,在实战过程中掌握神 ...

  • PyTorch: 梯度下降及反向传播的实例详解

    线性模型 线性模型介绍 线性模型是很常见的机器学习模型,通常通过线性的公式来拟合训练数据集.训练集包括(x,y),x为特征,y为目标.如下图: 将真实值和预测值用于构建损失函数,训练的目标是最小化这个 ...

  • PyTorch线性回归和逻辑回归实战示例

    线性回归实战 使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步: 1.设计网络架构 2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer) 3.训练(包括前馈(forward).反向传播(back ...

  • 关于pytorch处理类别不平衡的问题

    当训练样本不均匀时,我们可以采用过采样.欠采样.数据增强等手段来避免过拟合.今天遇到一个3d点云数据集合,样本分布极不均匀,正例与负例相差4-5个数量级.数据增强效果就不会太好了,另外过采样也不太合适 ...

    • 2024-02-29

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