江苏网站seo设计,织梦网站如何做301跳转,佛山市房产信息网,网站板块设计pytorch简单的语法和结构
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dataset就是数据集dataloader就是分装好一堆一堆的
他们都是torch.utils.data里面常用的函数已经封装好了
下面的步骤是把数据集读进来 这里是读进来之后进行处理 声音信号黑白照片红绿蓝彩色照片 运算 转置 移除掉某个维度 合并起来成一个沿着某一个维度去合并 x.shape和x.dtype 运算 行列式所以w^T自动为32x64这样j与i等可以变化形状
一个神经网络的过程 逻辑回归在神经网络中的作用
在神经网络学习的背景下逻辑回归Logistic Regression是一个非常重要的基础模型尤其是在二分类任务中。神经网络本质上是多个层次的复杂逻辑回归模型因此理解逻辑回归对于理解神经网络的工作原理至关重要。本文将详细介绍逻辑回归在神经网络中的作用及其相关概念。
1. 逻辑回归与神经网络的关系
神经网络的核心是对输入数据进行加权求和并通过激活函数如 Sigmoid、ReLU 等进行处理从而得到最终的预测结果。逻辑回归可以看作是一个简单的神经网络只有一个输入层和一个输出层且激活函数通常是 Sigmoid 函数。
逻辑回归的数学表达式
逻辑回归模型的输出通过 Sigmoid 函数将线性组合的输入映射到 [0, 1] 之间。其数学表达式为
\[ y \sigma(z) \frac{1}{1 e^{-z}} \]
其中\( z w_0 w_1 x_1 w_2 x_2 \dots w_n x_n \) 是输入特征的加权和类似于神经网络中的线性变换。这个输出是一个概率值表示预测属于正类1的概率。如果这个概率大于 0.5我们通常预测为正类1否则为负类0。
2. 神经网络中的逻辑回归
在神经网络中Sigmoid 函数作为激活函数通常用于二分类问题。网络中的单个神经元即一层可以看作是一个逻辑回归模型。多个神经元层级组合起来就构成了一个多层神经网络。因此理解逻辑回归的工作原理对于理解神经网络的运作至关重要。
神经网络中的 Sigmoid 激活函数
在神经网络中Sigmoid 函数用于将每个神经元的输出映射到 [0, 1] 区间因此非常适合处理二分类问题。例如神经网络的输出层可以使用 Sigmoid 激活函数来输出每个类的概率从而决定最终的类别。
Sigmoid 激活函数公式
\[ \sigma(z) \frac{1}{1 e^{-z}} \]
其中\( z w_0 w_1 x_1 w_2 x_2 \dots w_n x_n \) 是输入特征的线性组合。
输出值的范围是 0 到 1表示某一类别的概率。
为什么使用 Sigmoid
Sigmoid 函数的输出是一个概率值这使得它特别适合二分类问题。在神经网络中使用 Sigmoid 激活函数后输出值可以被解释为样本属于正类1的概率进一步帮助我们做出分类决策。
3. 神经网络的训练与逻辑回归
神经网络的训练过程与逻辑回归类似都是通过优化算法例如梯度下降来调整模型参数以最小化损失函数。对于二分类问题常见的损失函数是二元交叉熵Binary Cross-Entropy它本质上与逻辑回归中的对数损失函数Log-Loss相同。
训练步骤逻辑回归与神经网络的相似性
1. **前向传播**计算预测值首先通过线性变换计算 \( z \)然后通过激活函数如 Sigmoid得到预测概率。
2. **计算损失**使用损失函数如交叉熵损失计算预测与实际标签之间的误差。
3. **反向传播**根据损失函数的梯度通过反向传播调整权重最小化误差。
在神经网络中尽管模型更复杂但基础的逻辑回归思想仍然存在通过优化损失函数调整模型参数逐步减少预测误差。
4. 神经网络的多层扩展
神经网络通过多个隐藏层和神经元的组合能够捕捉数据中的复杂模式和非线性关系。逻辑回归是一个线性模型适合简单的二分类问题。而神经网络通过多层的非线性变换能够处理更加复杂的分类任务。
尽管神经网络的每一层都可以看作是逻辑回归的扩展但通过增加更多的层次和激活函数神经网络能够表示更加复杂的决策边界从而提升分类的准确性。
5. 总结
- 逻辑回归是神经网络的一个基础构建块尤其在二分类问题中神经网络的输出层通常使用 Sigmoid 激活函数来实现类似于逻辑回归的操作。 - 神经网络通过多个层次和神经元的组合扩展了逻辑回归的能力能够处理更加复杂的非线性分类问题。 - 训练过程在神经网络中与逻辑回归类似都是通过优化损失函数来调整模型的参数最小化预测误差。 一个神经元指的是什么 在神经网络中神经元Neuron是网络中的基本计算单元类似于人脑中的神经细胞。它的主要作用是接收输入信号进行加权求和经过激活函数处理后输出结果。每个神经元通过与其他神经元连接传递信息并进行计算从而共同完成更复杂的任务。
一个神经元的基本结构
1. 输入Input
神经元的输入来自上一层的神经元输出或者是原始数据在输入层。每个输入 \( x_i \) 对应一个权重 \( w_i \)。
2. 加权和Weighted Sum
神经元会对每个输入进行加权求和得到一个总的加权和 \( z \)
\[ z w_1 x_1 w_2 x_2 \dots w_n x_n b \]
其中\( x_i \) 是输入值\( w_i \) 是对应的权重\( b \) 是偏置Bias。
3. 激活函数Activation Function
激活函数 \( f(z) \) 对加权和 \( z \) 进行处理产生神经元的输出。这一步引入了非线性特征使神经网络能够学习和表示复杂的模式。常见的激活函数包括
- **Sigmoid** \[ f(z) \frac{1}{1 e^{-z}} \]
- **ReLU** \[ f(z) \max(0, z) \]
- **Tanh** \[ f(z) \tanh(z) \]
4. 输出Output
激活函数的输出会作为该神经元的输出并传递到下一层的神经元。
形象比喻
你可以把神经元想象成一个“计算节点”它从多个输入信号中加权计算一个结果经过激活函数的处理后输出一个值这个值决定了下一层神经元的输入。
例子
假设我们有一个简单的神经元接收两个输入 \( x_1 \) 和 \( x_2 \)其对应的权重是 \( w_1 \) 和 \( w_2 \)偏置为 \( b \)。神经元的计算过程如下
1. 计算加权和
\[ z w_1 x_1 w_2 x_2 b \]
2. 使用激活函数假设使用 Sigmoid
\[ \text{output} \sigma(z) \frac{1}{1 e^{-z}} \]
3. 输出值作为下一个神经元的输入或作为网络最终输出。
总结
神经网络中的一个神经元是一个处理单元它通过接收多个输入进行加权求和再通过激活函数产生输出。多个神经元组成网络可以学习数据中的复杂模式执行分类、回归等任务。
线性部分与非线性部分
线性部分加权和和非线性部分Sigmoid是神经元计算的两个连续步骤
- **线性部分**是神经元对输入进行加权平均计算出一个值。 - **非线性部分**是将该值通过激活函数如 Sigmoid进行转换增加非线性特性。 最简单的一种神经网络前馈神经网络feedforward
前馈神经网络Feedforward Neural NetworkFNN是最基础的人工神经网络类型。它由若干层神经元组成输入数据从网络的输入层开始逐层通过隐藏层传递最后到达输出层然后输出结果。整个过程没有反馈或循环路径即信息只能沿着网络的一个方向流动。 实际上function set是一直在做的只不过做成neural network的时候会很大 写成矩阵运算Matrix Operation
通过每一层的神经元计算向前 softmax是归一化
在最后一个output那里把输出结果归一化
output设成10维每一维对应一个数字input是256维即所有的方框中间多少是自己设 换个角度原来的时候我们需要做feature work也就是提取特征的工作。而在这里我们不需要提取知道输入和输出就可以了中间怎么做的我们并不知道
他并不一定真的好用只是把一个问题转化为了另一个问题
在语音识别和图像识别deep learning是好的因为这个在人的大脑中太潜意识了我们不知道什么是好的feature
deep learning瞎试看哪个路径效果好。这不就是炼丹然后放着放着试剂突然碰出来了 如果是nlp的话实际上效果不显著因为语法层面人还是能够划分的比较鲜明的比如词性感情等等 那么上面的都是一个接着一个的我们能不能乱写呢2连到4这样是可以的。卷积convolutional neural network 一个完整的deep learning需要几步
第一步就是前面的function set
第二步就是loss
第三步是sick a best one 所以市面上的模型主要就是在算微分就是求偏导那一步帮我们做了 最后提到了deep learning 和 fat learning本质还是受制于算力不然直接遍历了都不需要用微分找loss最低点
