Python用线性回归和TensorFlow非线性概率神经网络不同激活函数分析可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33792 在这篇文章中，我将尝试介绍从简单的线性回归到使用神经网络构建非线性概率模型的步骤（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 这在模型噪声随着模型变量之一变化或为非线性的情况下特别有用，比如在存在异方差性的情况下。 当客户的数据是非线性时...
【动手学深度学习】深入浅出深度学习之线性神经网络
一、实验目的 熟悉PyTorch框架：了解PyTorch的基本概念、数据结构和核心函数； 创建线性回归模型：使用PyTorch构建一个简单的线性回归模型，该模型能够学习输入特征和目标变量之间的线性关系； 线性回归从零开始实现及其简洁实现，并完成章节后习题。 ...
非线性质量弹簧阻尼器的神经网络仿真研究（Matlab代码&Simulink仿真实现）
💥1 概述非线性质量弹簧阻尼器（Nonlinear Mass-Spring-Damper，NMSD）是一种常见的振动控制装置，广泛应用于工程结构的减震和振动控制中。为了进行NMSD的神经网络仿真研究，以下步骤进行：1. 数据收集：收集NMSD系统的输入和输出数据。输入可以是外部激励力...
【使用时空RBF-NN进行非线性系统识别】实现了 RBF、分数 RBF 和时空 RBF 神经网络，用于非线性系统识别研究（Matlab代码实现）
💥1 概述本文用于非线性系统识别任务的径向基函数神经网络（RBF-NN）的三种变体。特别是，我实现了具有常规和分数梯度下降的RBF，并将性能与时空RBF-NN进行了比较。时空RBF-NN（Radial Basis Function Neural Network）是一种用于非线性系统识别的方法&am...
清华、上交等联合发表Nature子刊：「分片线性神经网络」最新综述！
【新智元导读】一篇论文带你读完「连续分片线性函数」的发展。连续分片线性函数是一类具备局部线性特性和全局非线性特性的连续函数。具有特定表示模型的连续分片线性函数能够对紧集上的任意连续函数进行全局逼近。其本质是利用有限数量的线性函数对复杂的非线性系统进行精确建模，即在保持局部线性特性的同时，使整体建模表...
# 【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第三天：简洁代码实现线性神经网络（附代码）
✨本文收录于【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：JoJo的数据分析历险记个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、点赞、...
【李沐：动手学深度学习pytorch版】第3章：线性神经网络（下）
3.3.7. 训练num_epochs = 3 for epoch in range(num_epochs): for X, y in data_iter: l = loss(net(X) ,y) trainer.zero_grad() # 梯度清零 l.backward() tr...
【李沐：动手学深度学习pytorch版】第3章：线性神经网络（上）
第3章 线性神经网络3.1. 线性回归3.1.1. 线性回归的基本元素3.1.1.1. 线性模型3.1.1.2. 损失函数3.1.1.3. 解析解线性回归刚好是一个很简单的优化问题。 与我们将在本书中所讲到的其他大部分模型不同，线性回归的解可以用一个公式简单地表达出来， 这类解叫作解析解（analy...
为应对 6G 时代信息传播的非线性挑战，6G 网络应是什么样的网络？
为应对 6G 时代信息传播的非线性挑战，6G 网络应是什么样的网络？
神经网络中的激活函数——加入一些非线性的激活函数，整个网络中就引入了非线性部分，sigmoid 和 tanh作为激活函数的话，一定要注意一定要对 input 进行归一话，但是 ReLU 并不需要输入归一化
1 什么是激活函数？ 激活函数，并不是去激活什么，而是指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留并映射出来（保留特征，去除一些数据中是的冗余），这是神经网络能解决非线性问题关键。 目前知道的激活函数有如下几个：sigmoid,tanh，ReLu,softmax。 simoid函数也...
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