【PyTorch实战演练】基于全连接网络构建RNN并生成人名
0. 前言 按照国际惯例,首先声明:本文只是我自己学习的理解,虽然参考了他人的宝贵见解及成果,但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误,希望批评指正,共同进步。 本文基于PyTorch中的全连接模块 nn.Linear() 构建RNN,并使用人名数据训练RNN,最后使用RNN生成人名。 1. RNN简介 循环神经网络(Recurrent...
PyTorch应用实战四:基于PyTorch构建复杂应用
实验环境torch1.8.0+torchvision0.9.0import torch import torchvision print(torch.__version__) print(torchvision.__version__) 1.8.0 0.9.0+cpu 1.PyTorch数据加载import torchvision.transforms as tfm from P...
PyTorch应用实战三:构建神经网络
神经网络构建神经网络的一般步骤如下:确定网络的结构:这包括输入层、输出层和隐藏层的数量以及每层中的节点数等。收集和准备数据:这包括收集训练数据、清洗数据、转换数据格式等。初始化权重:权重是神经元之间的连接强度,需要在训练前随机初始化。前向传播计算:根据输入数据和权重计算输出结果。计算损失函数:损失函...
【Pytorch神经网络实战案例】14 构建条件变分自编码神经网络模型生成可控Fashon-MNST模拟数据
1 条件变分自编码神经网络生成模拟数据案例说明在实际应用中,条件变分自编码神经网络的应用会更为广泛一些,因为它使得模型输出的模拟数据可控,即可以指定模型输出鞋子或者上衣。1.1 案例描述在变分自编码神经网络模型的技术上构建条件变分自编码神经网络模型,实现向模型输入标签,并使其生成与标签类别对应的模拟数据的功能。1.2 条件变分...
【Pytorch神经网络实战案例】13 构建变分自编码神经网络模型生成Fashon-MNST模拟数据
1 变分自编码神经网络生成模拟数据案例说明变分自编码里面真正的公式只有一个KL散度。1.1 变分自编码神经网络模型介绍主要由以下三个部分构成:1.1.1 编码器由两层全连接神经网络组成,第一层有784个维度的输入和256个维度的输出;第二层并列连接了两个全连接神经网络,每个网络都有两个维度的输出,输出的结果分别代表数据分布的均...
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