神经网络由对数据进行操作的layers/modules组成.torch.nn 命名空间提供了所有你需要的构建块,用于构建你自己的神经网络.PyTorch的每一个module都继承自nn.Module.神经网络本身也是包含其它module(layer)的module.这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构. 下面,我们将构建一个神经网络分类FashionMNIST数据集的图片 import os import torch from torch import nn from torch.utils…

PyTorch Prerequisites - Syllabus for Neural Network Programming Series PyTorch先决条件 - 神经网络编程系列教学大纲 每个人都在发生什么事?欢迎来到PyTorch神经网络编程系列. 在这篇文章中,我们将看看做好最佳准备所需的先决条件. 我们将对该系列进行概述,并对我们将要开展的项目进行预览. 这将使我们对我们将要学习什么以及在系列结束时我们将拥有哪些技能有一个很好的了解. 不用多说,让我们直接了解细节. 此系列需要两个…

Deep Neural Network - Application Congratulations! Welcome to the fourth programming exercise of the deep learning specialization. You will now use everything you have learned to build a deep neural network that classifies cat vs. non-cat images. In…

Building your Deep Neural Network: Step by Step Welcome to your third programming exercise of the deep learning specialization. You will implement all the building blocks of a neural network and use these building blocks in the next assignment to bui…

之前我们介绍了Recurrent neural network (RNN) 的原理: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/53374040 http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/53376870 这里,我们构建一个简单的RNN网络,激励函数我们用sigmoid 函数,利用这个网络,我们来测试二进制数的运算.网络重复模块的表达式是: ht=σ(Wh⋅ht−1+Wi⋅Xt)…

import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 配置GPU或CPU设置 device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 超参数设置 num_epochs = 5 num_classes = 10 batch_size = 100 learning_…

import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 配置GPU或CPU设置 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 超参数设置 sequence_length = 28 input_size = 28 hidden_size = 128 num_l…

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 2 – IMPLEMENTING A RNN WITH PYTHON, NUMPY AND THEANO . github地址 在这篇博文中,我们将会使用Python从头开始实现一个循环神经网络,并且利用Theano(一个在GPU上执行操作的库)优化原始的实现.所有的代码…

翻译自Build a Convolutional Neural Network using Estimators TensorFlow的layer模块提供了一个轻松构建神经网络的高端API,它提供了创建稠密(全连接)层和卷积层,添加激活函数,应用dropout regularization的方法.本教程将介绍如何使用layer来构建卷积神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字. MNIST数据集由60,000训练样例和10,000测试样例组成,全部都是0-9的手写数字,每个样例由28x28大小…

0 - 学习目标 我们将实现一个简单的3层神经网络,我们不会仔细推到所需要的数学公式,但我们会给出我们这样做的直观解释.注意,此次代码并不能达到非常好的效果,可以自己进一步调整或者完成课后练习来进行改进. 1 - 实验步骤 1.1 - Import Packages # Package imports import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import s…