PyTorch开发:深度神经网络的实现
在了解了反向传播的过程之后, 让我们开始看看如何使用PyTorch实现深度神经网络。实施深度神经网络的过程类似于感知器模型的实施。在实施过程中, 我们必须执行以下步骤。 步骤1: 第一步, 我们将导入所有必需的库, 例如PyTorch, n...
在了解了反向传播的过程之后, 让我们开始看看如何使用PyTorch实现深度神经网络。实施深度神经网络的过程类似于感知器模型的实施。在实施过程中, 我们必须执行以下步骤。 步骤1: 第一步, 我们将导入所有必需的库, 例如PyTorch, n...
现在, 我们知道了将具有不同权重和偏差的线组合在一起如何产生非线性模型。神经网络如何知道每一层要具有的权重和偏差值?这与我们对基于单个感知器模型的处理方式没有什么不同。 我们仍在使用梯度下降优化算法, 该算法通过在最陡峭的下降方向(确保模型...
反向传播是神经网络的重要概念之一。我们的任务是最好地对数据进行分类。为此, 我们必须更新参数和偏差的权重, 但是如何在深度神经网络中做到这一点呢?在线性回归模型中, 我们使用梯度下降来优化参数。同样, 在这里, 我们也使用使用反向传播的梯度...