【Pytorch神经网络实战案例】19 神经网络实现估计互信息的功能
1 案例说明（实现MINE正方法的功能）定义两组具有不同分布的模拟数据，使用神经网络的MINE的方法计算两个数据分布之间的互信息2 代码编写2.1 代码实战：准备样本数据import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as ...
【Pytorch神经网络实战案例】10 搭建深度卷积神经网络
识别黑白图中的服装图案(Fashion-MNIST)https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/123379997基于上述代码修改模型的组成1 修改myConNet模型1.1.1 修改阐述将模型中的两个全连接层，变为全局平均池化层...
【Pytorch神经网络实战案例】07 预测泰坦尼克号上生存的乘客
1 样本处理1.1 载入样本代码---Titanic forecast.py（第1部分）import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from scipy import st...
【Pytorch神经网络实战案例】05 使用Pytorch完成Logistic分类
import torch x_data = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) y_data = torch.tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]) class LogisticRegressionModel(torch.nn.Module):...
【Pytorch神经网络实战案例】04 使用Pytorch实现线性回归
import torch x_data =torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data=torch.tensor([[2.0],[4.0],[6.0]]) #重点在于构造计算图 pytorch会自动计算梯度 #Z=wx+b 就是一个线性单元 class Linea...
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