pytorch,nn.Linear 下图中的A是权重矩阵,b是偏置. in_features输入样本的张量大小 out_features输出样本的张量大小 bias是偏置 # 测试代码 # batch_size : 输入样例数 # in_features : 输入样例特征数 # out_features : 输出样例特征数 fc = nn.Linear(3, 3) # [in_features, out_features] tensor = torch.randn(4, 3) # [batch_…

Pytorch 实现简单线性回归 问题描述: 使用 pytorch 实现一个简单的线性回归. 受教育年薪与收入数据集 单变量线性回归 单变量线性回归算法(比如,$x$ 代表学历,$f(x)$ 代表收入):  $f(x) = w*x + b $ 我们使用 $f(x)$ 这个函数来映射输入特征和输出值. 目标: 预测函数 $f(x)$ 与真实值之间的整体误差最小. 损失函数:  使用均方差作为作为成本函数. 也就是预测值和真实值之间差的平方取均值. 成本函数与损失函数:  优化的目标( $y$ 代表…

pytorch搭建一个简单神经网络 import torch import torch.nn as nn # 定义数据 # x:输入数据 # y:标签 x = torch.Tensor([[0.2, 0.4], [0.2, 0.3], [0.3, 0.4]]) y = torch.Tensor([[0.6], [0.5], [0.7]]) class MyNet(nn.Module): def __init__(self): # 调用基类构造函数 super(MyNet, self).__ini…

神经网络的理论知识不是本文讨论的重点,假设读者们都是已经了解RNN的基本概念,并希望能用一些框架做一些简单的实现.这里推荐神经网络必读书目:邱锡鹏<神经网络与深度学习>.本文基于Pytorch简单实现CIFAR-10.MNIST手写体识别,读者可以基于此两个简单案例进行拓展,实现自己的深度学习入门. 环境说明 python 3.6.7 Pytorch的CUP版本 Pycharm编辑器 部分可能报错:参见pytorch安装错误及解决 基于Pytorch的CIFAR-10图片分类 代码实现 # c…

在opengl中,我们可以用少许的参数来描述一个曲线,其中贝塞尔曲线算是一种很常见的曲线控制方法,我们先来看维基百科里对贝塞尔曲线的说明: 线性贝塞尔曲线 给定点P0.P1,线性贝塞尔曲线只是一条两点之间的直线.这条线由下式给出: 且其等同于线性插值. 二次方贝塞尔曲线 二次方贝塞尔曲线的路径由给定点P0.P1.P2的函数B(t)追踪: . TrueType字体就运用了以贝塞尔样条组成的二次贝塞尔曲线. 一些关于参数曲线的术语,有 即多项式 又称作n阶的伯恩斯坦基底多项式,定义00 = 1. 点…

1>建立数据集(并绘制图像) # -*- coding: utf-8 -*- #demo.py import torch import torch.nn.functional as F # 主要实现激活函数 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图的工具 from torch.autograd import Variable # 生成伪数据 x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) y = x.p…

列表推导是一种从其他列表创建列表的方式,类似于数学中的集合推导,列表推导的工作原理非常简单,类似于for循环.(以下代码均在IDLE实现) 最简单的列表推导: >>>[x*x for x in range(9,0,-1)] [81, 64, 49, 36, 25, 16, 9, 4, 1] 稍微复杂一点,加上判断条件: >>>[x*x for x in range(9,0,-1) if x%2==0] [64, 36, 16, 4] 继续复杂,多个for循环: >…

  机械结构电气构造简述 HIT手有四个手指,每个手指4个关节,其中第一和第二个关节正交,第三和第四个关节机械耦合,故只有3个自由度,另外大拇指多了一个相对手掌运动的自由度,故一只手掌总共有13各个自由度. 第一和第二个轴是通过两个BLDC/无刷直流电机带动两个锥齿轮驱动差动轮系,通过两个电机的正反转实现轴1和轴2的独立转动.具体这里不再说明,上个图就明白了.三四轴通过平面四连杆机构实现耦合.   DLR/HIT手指基关节图纸及手指实物图   使用霍尔传感器检测关节位置和速度,另外还有触觉传感器…

Logistic Regression 是一种 Generalized Linear Model(GLM),也即广义线性模型. 1. LR 的基本假设 LR 模型假设观测值 y 成立的对数几率(log-odds)能够表示为 K 重输入变量的线性组合: logP(x)1−P(x)=∑j=0Kbjxj 其中 x0=1(特征向量进行增广),待求的模型共 K+1 个参数.等式左边被称为 logit of P(这也是 logistic regression 得名的原因). 等式两边同时取对数: P(x)1…

#define y = X @ w import torch from torch import nn #第一模块,数据初始化 n = 100 X = torch.rand(n,2) true_w = torch.tensor([[-1.],[2]]) y = X @ true_w + torch.rand(n,1) w = torch.tensor([[1.],[1.]], requires_grad = True) """model = nn.Sequential(nn.…