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  使用PyG（PyTorch Geometric）實(shí)現(xiàn)基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）的節(jié)點(diǎn)分類任務(wù)

  PyG（PyTorch Geometric）是一個(gè)基于PyTorch的庫，可以輕松編寫和訓(xùn)練圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN），用于與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相關(guān)的廣泛應(yīng)用。 它包括從各種已發(fā)表的論文中對圖和其他不規(guī)則結(jié)構(gòu)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的各種方法，也稱為幾何深度學(xué)習(xí)。此外，它還包括易于使用的迷你批處理加載程序，用

  2023年04月20日

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  pytorch工具——使用pytorch構(gòu)建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  注意

  2024年02月16日

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  數(shù)學(xué)建模：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（含python實(shí)現(xiàn)）

  ??BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也稱為多層感知機(jī)（Multilayer Perceptron，MLP），是一種常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于解決各種機(jī)器學(xué)習(xí)問題，包括分類和回歸。BP 代表“反向傳播”（Backpropagation），這是該模型訓(xùn)練的關(guān)鍵算法。 ??BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)神經(jīng)元組成，通常分為輸入層、隱藏層和輸

  2024年02月20日

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• 2023年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)學(xué)建模：原理、實(shí)現(xiàn)與案例

  在本博客中，我們將探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型，以及如何將其應(yīng)用于數(shù)學(xué)建模。我們將詳細(xì)解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、使用 MATLAB 實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并提供一個(gè)數(shù)學(xué)建模案例。博客內(nèi)容如下： 目錄 1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)原理 2.1 前向

  2024年02月07日

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  PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)（3）——使用PyTorch構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了如何從零開始構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包括輸入層、隱藏層、輸出層、激活函數(shù)、損失函數(shù)和學(xué)習(xí)率等基本組件。在本節(jié)中，我們將學(xué)習(xí)如何在簡單數(shù)據(jù)集上使用 PyTorch 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用張量對象操作和梯度值計(jì)算更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。 1.1 使用 PyTorch 構(gòu)建神

  2024年02月08日

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  【PyTorch框架】——框架安裝&使用流程&搭建PyTorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)氣溫預(yù)測

  目錄 一、引言 二、使用流程——最簡單例子試手 三、分類任務(wù)——?dú)鉁仡A(yù)測 ? 總結(jié)： Torch可以當(dāng)作是能在GPU中計(jì)算的矩陣，就是ndarray的GPU版！TensorFlow和PyTorch可以說是當(dāng)今最流行的框架！PyTorch用起來簡單，好用！而TensoFlow用起來沒那么自由！caffe比較老，不可處理文本數(shù)據(jù)

  2024年02月05日

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  數(shù)學(xué)建模-MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)擬合預(yù)測

  將數(shù)據(jù)集保存在矩陣data中 在APP頁面找到Neural Net Fitting 3.輸入與目標(biāo)均為 data，Samples are 選擇 Matrix rows 4.訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的百分比可以自定義，一般默認(rèn) 三種算法，各有優(yōu)劣，一般默認(rèn)第一個(gè)，點(diǎn)擊Train進(jìn)行訓(xùn)練 4.點(diǎn)擊Performance 5.以此圖為例，13.1572代表誤差，誤差越低越好，可

  2024年02月06日

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  【Pytorch】基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的面部表情識(shí)別

  作者：何翔 學(xué)院：計(jì)算機(jī)學(xué)院 學(xué)號：04191315 班級：軟件1903 轉(zhuǎn)載請標(biāo)注本文鏈接： https://blog.csdn.net/HXBest/article/details/121981276 面部表情識(shí)別 (Facial Expression Recognition ) 在日常工作和生活中，人們情感的表達(dá)方式主要有：語言、聲音、肢體行為（如手勢）、以及面部表情等。在這

  2024年02月04日

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  PyTorch+PyG實(shí)現(xiàn)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典模型目錄

  大家好，我是阿光。 本專欄整理了《圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實(shí)戰(zhàn)》，內(nèi)包含了不同圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)代碼實(shí)現(xiàn)（PyG以及自實(shí)現(xiàn)），理論與實(shí)踐相結(jié)合，如GCN、GAT、GraphSAGE等經(jīng)典圖網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)代碼實(shí)例都附帶有完整的代碼。 正在更新中~ ? ?? 我的項(xiàng)目環(huán)境： 平臺(tái)：Windows10 語言環(huán)

  2024年02月03日

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  BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Python代碼實(shí)現(xiàn)）基于pytorch

  ?BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，它的學(xué)習(xí)規(guī)則是 使用梯度下降法 ， 通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值 ，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層(input)、隱層(hiddenlayer)和輸出層(output layer)。BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)

  2024年02月11日

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