文章 2024-04-17 来自:开发者社区

TensorFlow实战:构建第一个神经网络模型

引言 TensorFlow是Google开源的机器学习框架,它广泛用于数据流图的构建和执行。在TensorFlow中,这些数据流图被称为Graphs。TensorFlow支持多种深度学习模型的构建,包括但不限于神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。本文将介绍如何使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型,并用它...

文章 2023-10-13 来自:开发者社区

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...

神经网络概览及算法详解

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文章 2023-05-10 来自:开发者社区

【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】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
文章 2023-05-10 来自:开发者社区

【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...

【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
文章 2023-02-10 来自:开发者社区

实战教程 | 使用Scratch中的NumPy构建卷积神经网络,开放源码

终于和大家见面了!见字如面,这中间遇到点始料未及的事情,但终究将该实践指导撰写完毕。按照常规,我本以为这是一个类似于之前做过的专栏、课程,需要先写一个专栏概述,介绍本专栏/课程具体包含的内容,给出大致课程的安排,最后带领大家一起学习交流。最后发现,咱们这边chat不是这样...

实战教程 | 使用Scratch中的NumPy构建卷积神经网络,开放源码
文章 2022-05-23 来自:开发者社区

图神经网络17-DGL实战:构建图神经网络(GNN)模块

1 DGL NN模块的构造函数构造函数完成以下几个任务:设置选项。注册可学习的参数或者子模块。初始化参数。import torch.nn as nn from dgl.utils import expand_as_pair class SAGEConv(nn.Module): def __init__(self, ...

图神经网络17-DGL实战:构建图神经网络(GNN)模块

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