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我开始使用Pytorch，目前正在做一个项目，我正在使用一个简单的前馈神经网络进行线性回归。问题是，我在Pytorch中找不到任何可以让我获得Keras或SKlearn中线性回归模型的准确性的东西。我在Pytorch的文档和官方网站上搜索了一下，但什么也没找到。这个API似乎不存在于Pytorch中。我知道我可以在训练过程中观察损失，或者我可以简单地获得<
浏览 16提问于2019-10-06得票数 1
假设我有一个pytorch模型，描述了某个多维系统基于自身状态x和外部执行器u的演化，所以x_(t+1) = f(x_t，u_t)，f是pytorch的人工神经网络。现在我想解决一个动态优化问题，找到一个最优的u值序列，以最小化依赖于x的目标。类似于：s.t.：x_(t+1) = f(x_t，u_t)有没有一种简单<
浏览 28提问于2021-05-26得票数 2
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前馈网络的接受域
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我对人工智能和神经网络非常陌生。我已经在PyTorch中实现了一个前馈神经网络，用于对MNIST数据集进行分类。现在，我想要可视化隐藏神经元(子集)的感受野。但我在理解接受域的概念时遇到了一些问题，当我在谷歌上搜索时，所有的结果都是关于CNNs的。那么，有没有人可以帮助我在PyTorch中如何做到这一点，以及如何解释结果？
浏览 3提问于2019-12-02得票数 0
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我已经对一些数据进行了简单的Pytorch神经网络的训练，现在我希望使用精度、召回、f1和精度等指标来测试和评估它。我彻底地搜索了Pytorch文档，找不到用于这些度量的任何类或函数。然后，我尝试将预测的标签和实际的标签转换为numpy数组，并使用scikit-learn的度量，但是预测的标签似乎既不是0，也不
浏览 0提问于2020-07-08得票数 1
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我知道，神经网络体系结构主要是基于问题本身和输入/输出的类型，但在开始构建输入/输出时总是有一个“正方形的”。所以我的问题是--给定一个MxN的输入数据集(M是记录的数量，N是特性的数量)和一个C可能的输出类--我们应该从多少层/单位开始使用一个经验法则吗？
浏览 0提问于2018-02-12得票数 15
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我是神经网络的新手，我正在与Encog3合作。我已经创建了可以训练和测试的前馈神经网络。问题是我不确定如何防止过度拟合。我知道我必须将数据分成训练集、测试集和评估集，但我不确定在哪里以及何时使用评估集。目前，我将所有数据分成训练和测试集(50%，50%)，在一个部分训练网络，在另一个部分进行测试。准确率为85%。我的问题是，如何使用评估集来避免过度拟合？我对<em
浏览 1提问于2015-06-10得票数 0
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我有一个2D表面，在那里，一艘船(以恒定的速度)在现场周围航行以获取糖果。船每捡到一颗糖果，我就增加健身能力。NN有一个输出来引导船(左0，右1，所以0.5是直进的)，在范围内有四个输入-1。船的方向和糖果的方向。
有没有办法计算隐藏层中神经元的最小数目？我还尝试给出两个输入，而不是四个，第一个是点积，第二个是(0/1)，如果糖果是在船的左右。似乎这种方法在隐藏层神经元较少的情况下效果更好。
浏览 11提问于2015-11-11得票数 2
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我想知道是否有一种方法可以知道联想神经网络可以学习多少的极限。我想做一个简单的网络，可以识别一些单词，甚至可以纠正它们(如果我输入“betwen”来知道我的意思是“介于”)谢谢
浏览 0提问于2013-03-06得票数 0
我刚刚开始学习神经网络，以便从cs231中深入学习。我试图在Python中实现神经网络。我正在考虑使用Tensorflow或scikit-学习。对于这个应用程序，这些库的优点和缺点是什么？
浏览 0提问于2018-08-12得票数 10
我正在使用新闻的股票价格预测项目，我试图建立一个反向传播前馈神经网络的4个投入，1个隐藏层和1个输出层(4-1-1)。我读过许多论坛来学习如何正确地为新闻设置指定这些参数，但是几乎每个论坛/帖子都只是复制/粘贴matlab新定义(因为我对matlab和神经网络并不熟悉)。谁能让我知道如何用新闻收视器来设置一个4-1-1安？
浏览 0提问于2013-04-06得票数 0
我想训练一个卷积神经网络(用MNIST数据集和TensorFlow)几次新的，每次都得到相同的精度结果。为了得到这个，我：
我以前使用过一个前馈网络(3个隐藏层)，每次运行这个
浏览 2提问于2017-06-27得票数 2
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我是Pytorch的新手，也是自学的新手，我想创建一个接受有向图的ANN。我还希望将每个连接的预定义权重和偏差传递给它，但现在愿意忽略它。我对这些条件的动机是，我正在尝试实现NEAT算法，该算法基本上是使用遗传算法来进化网络。我想的代码是： class Net(torch.nn.Module): super(Net, self).= 0:
浏览 12提问于2020-03-10得票数 1
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用Keras测试神经网络
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我使用Python中的Keras和dataset对前馈神经网络进行了培训和测试。但是每次为了识别新的外部数据集(外部数据不包括在数据集中)，我必须重新训练前馈神经网络来计算测试集。model.fit (data, output_data) print "Prediction : " prediction
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浏览 2提问于2017-06-19得票数 2
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神经网络线性与非线性
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我打电话是对的吗？
一个只有输入和输出层(sigmoid)为线性的神经网络(因为它是logistic回归)。一种具有多个隐层的神经网络，非线性(因为权值与隐层的输出相互作用，并且在线性回归中无法像op = w2x1+w2x2+b那样写入输出)？请不要将此标记为重复，因为没有一个问题实际上回答了这里提出的问题。谢谢。
浏览 0提问于2021-06-18得票数 1
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我试图实施我自己的成果管理，但我不确定，如何衡量它的成功100%正确。因此，我开始谷歌，并找到了许多解释，我不知道什么是正确的。我正面对这个问题：如果可能的话，我也会对高斯可见
浏览 2提问于2014-11-12得票数 1
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我正在制作一个用于时间序列数据分析的机器学习程序，使用NEAT可以帮助我完成这项工作。我不久前才开始学习TensorFlow，但似乎TensorFlow中的计算图通常是固定的。TensorFlow中是否有工具可以帮助构建动态进化的神经网络？或者像Pytorch这样的东西会是更好的选择？谢谢。
浏览 10提问于2018-09-12得票数 7
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