使用Numpy向3D-Array追加"layer“ - 腾讯云开发者社区

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pytorch中的非线性回归

在这个例子中，使用一个具有单个隐藏层的神经网络模型。隐藏层使用 ReLU 激活函数，输出层不使用激活函数。...in range(num_epochs): outputs = model(X) # 前向传播 loss = criterion(outputs, Y) # 计算损失...(), Y.data.numpy()) # 绘制原始数据散点图 plt.plot(X.data.numpy(), outputs.data.numpy(), 'r-', lw=3) # 绘制模型预测结果曲线...in range(num_epochs): outputs = model(X) # 前向传播 loss = criterion(outputs, Y) # 计算损失...(), Y.data.numpy()) # 绘制原始数据散点图 plt.plot(X.data.numpy(), outputs.data.numpy(), 'r-', lw=3) # 绘制模型预测结果曲线

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基于Numpy实现神经网络：合成梯度

让我们和DeepMind数据科学家、Udacity深度学习导师Andrew Trask一起，基于numpy实现合成梯度。...二、使用合成梯度让我们暂时忽略合成梯度是如何生成的，直接看看它们是如何使用的。上图最左展示了如何更新神经网络的第一层。第一层前向传播至合成梯度生成器（Mi+1），合成梯度生成器返回一个梯度。...网络使用这个合成梯度代替真实的梯度（计算真实梯度需要一次完整的前向传播和反向传播）。接着照常更新权重，假装合成梯度是真实梯度。...相关阅读：基于Numpy实现神经网络：反向传播基于Numpy实现神经网络：梯度下降所以，简单来说，合成梯度和平常的梯度一样，而且出于一些神奇的原因，它们看起来很精确（在没有查看数据的情况下）！...它直接接受权重输出的导数，并使用它更新权重。如果有任何步骤不明白，请再次参考基于Numpy实现神经网络：反向传播。接着，让我们看看layer对象是如何用于训练的。

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NumPyML 源码解析（二）

* numpy-ml\numpy_ml\neural_nets\layers\layers.py """A collection of composable layer objects for building...Returns ------- layer : :doc:`Layer numpy_ml.neural_nets.layers>` object...optimizer : str, :doc:`Optimizer numpy_ml.neural_nets.optimizers>` object, or None 在执行梯度更新时使用的优化策略...如果为 None，则使用默认参数的 :class:`SGD numpy_ml.neural_nets.optimizers.SGD>` 优化器。默认为 None。...gradients : dict 未使用 parameters : dict 未使用 hyperparameters :

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资源 | 如何只用NumPy码一个神经网络

他们尝试只使用 NumPy 构建一个全运算的神经网络，通过解决简单的分类问题来测试模型，并将其与 Keras 构建的神经网络进行性能比较。注：本文将包含大量用 Python 编写的代码片段。...通过使用 NumPy，我们可以利用向量化——一次性对整个层和整批示例执行矩阵运算。这减少了迭代次数，大大加快了计算速度。除了计算矩阵 A，我们的函数还返回一个中间值 Z。作用是什么呢？...图 5 ：在前向传播中使用的单个矩阵的维数。使用预设好的一层前向函数后，就可以轻松地构建整个前向传播。这个函数稍显复杂，它的作用不仅是预测，还要管理中间值的集合。...图 6：一层中的前向和反向传播。就像前向传播一样，我决定将计算分为两个独立的函数。第一个函数（Snippnet7）侧重一个单独的层，可以归结为用 NumPy 重写上面的公式。...只需要使用接收到的权重矩阵和一组测试数据即可运行完整的前向传播，从而进行预测。

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从基础概念到实现，小白如何快速入门PyTorch

此外，本文还将比较使用 NumPy 和 PyTorch 从头构建神经网络的方式，以了解它们在实现中的相似之处。...PyTorch 的工作流程非常接近于 Python 的科学计算库 NumPy。那么为什么我们需要使用 PyTorch 构建深度学习模型？...这会产生一个有向无环图，其中叶结点为输入向量，根结点为输出向量。通过从根结点到叶结点追踪图的路径，我们可以轻易地使用链式法则自动计算梯度。 ?...在前向传播完成后，我们可以在后向传播中根据这个动态图来计算梯度。...构建神经网络（NumPy vs. PyTorch）在这一部分中，我们分别使用 NumPy 和 PyTorch 构建简单的神经网络以实现二元分类问题，本文的后面会对这一部分的代码进行解释。

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Caffe-Python-自定义网络原

这里我们用一个例子先来体验一下首先定义一下我们的环境变量 $PYTHONPATH，我这儿是Windows开发环境，至于Windows Caffe怎么编译由读者自己下去搞定我使用的控制台是 Windows...的路径F:\caffe-windows\windows\install\python 是我的Caffe编译以后install的路径编写自己的TestLayer import caffe import numpy...propagate_down, bottom): bottom[...].data=top[0].data pass 官方给出的一个例子 import caffe import numpy..." layer: "Test_Layer" } } 可视化我们的网络结构以后如图 ?...在后向和前向传播的过程中我们成功的调用了两个print 至此，编写自己的Caffe层就成功了 PS: 编写的时候严格注意路径否则会出现以下报错 ?

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基于NumPy手写神经网络

我打算以实践的方式继续这一主题，在这篇文章中，我们将尝试仅仅基于NumPy创建一个可以工作的神经网络。...激活函数有很多种，但在这个项目中，我决定使用其中两种——sigmoid和ReLU。为了同时支持前向传播和反向传播，我们还需要准备好它们的导数。...为了让代码更易读，我将前向传播拆分成两个函数——单层前向传播，和整个神经网络前向传播。...基于单层前向传播函数，编写整个前向传播步骤很容易。这是一个略微复杂一点的函数，它的角色不仅是进行预测，还包括组织中间值。...从公式上我们可以很明显地看到，为什么我们需要在前向传播时记住中间层的A、Z矩阵的值。 ? ? 和前向传播一样，我决定将计算拆分成两个函数。

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都9102年了还不懂动态图吗？一文带你了解飞桨动态图

如果使用飞桨动态图来实现的话，代码如下： import paddle.fluid asfluid import numpy as np inp1 = np.random.rand(4, 3, 3) inp2...（2）同时动态图能够使用Python的控制流，例如for,if else, switch等，对于rnn等任务的支持更方便。（3）动态图能够与numpy更好的交互。...Dygraph非常适合和Numpy一起使用，使用fluid.dygraph.to_variable(x)将会将Numpy的ndarray转换为fluid.Variable，而使用fluid.Variable.numpy...用户需要关注的是，a)Layer存储的状态，包含一些隐层维度、需要学习的参数等；b)包含的sub Layer，为了方便大家使用，飞桨提供了一些定制好的Layer结构，如果Conv2D，Pool2D，FC...1）定义SimpleImgConvPool 子Layer：SimpleImgConvPool把网络中循环使用的部分进行整合，其中包含包含了两个子Layer，Conv2D和Pool2D，forward函数定义了前向运行时的结构

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基于Python遗传算法的人工神经网络优化

人工神经网络(ANN)是一种简单的全连接神经网络，其通过前向传播来进行参数计算，使用后向传播进行参数权重更新。...在本例程中我们通过使用遗传算法优化人工神经网络权重进行图像分类实验。...确定待优化参数本例中，我们将要通过遗传算法优化神经网络各层的网络参数，因此我们首先定义人工神经网络的网络结构，这里我们使用的是4层网络，即一个输入、2个隐藏、1个输出。..., layer_idx], newshape=(mat_pop_weights[sol_idx, layer_idx].size)) curr_vector.extend(vector_weights...curr_vector = vector_pop_weights[sol_idx, start:end] mat_layer_weights = numpy.reshape

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【小白学习PyTorch教程】七、基于乳腺癌数据集构建Logistic 二分类模型

在Pytorch 需要使用张量。因此，我们使用“torch.from_numpy()”方法将所有四个数据转换为张量。在此之前将数据类型转换为 float32很重要。...import numpy as np import torch x_train=torch.from_numpy(x_train.astype(np.float32)) x_test=torch.from_numpy...__init__() self.layer1=torch.nn.Linear(no_input_features,20) self.layer2=torch.nn.Linear(20,1...在这里，使用线性层，可以从 torch.nn 模块声明。需要为图层指定任何名称，例如本例中的“layer1”。所以，我已经声明了 2 个线性层。...语法为：torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)接下来，也要有“forward()”函数，负责执行前向传递/传播。

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使用numpy构建多层感知机目标其他组件网络训练与测试

import numpy as np 目标使用numpy实现多层感知机的正向和反向传播层次构建全连接层正向传播正向传播的公式为：$Y = f(W \times X + b)$，其中，Y为输出，...y_pre + (1-y)/(1-y_pre) return loss,-loss_back 带交叉熵的softmax函数 softmax函数是多分类问题常用的输出激活函数，一般与交叉熵代价函数结合使用...def forward(self,x): for layer in self.network: x = layer.forward(x...def step(self): for layer in self.network: layer.step() 准确率计算 def accuracy(y_pre...([numpy_fc(9,20,optim_sgd(0.001)),numpy_relu(),numpy_fc(20,2,optim_sgd(0.001))]) for i,(din,lable) in

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NumPyML 源码解析（五）

"dLdIntercept": self.layer1.bias.grad.numpy(), "dLdScaler": self.layer1.weight.grad.numpy...(scaler)) self.layer1.bias = nn.Parameter(torch.FloatTensor(intercept)) # 前向传播方法，接受输入 X...scaler_np = self.layer1.weight.detach().numpy() dIntercept_np = self.layer1.bias.grad.numpy()...().numpy(), "Wax": self.layer1.weight_ih.detach().numpy(), "Waa": self.layer1...(), "dLdWax": self.layer1.weight_ih.grad.numpy(), "dLdBa": self.layer1.bias_hh.grad.numpy

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一步步构建卷积模型

在这个编程练习中，我们将使用numpy实现卷积(CONV)层和池化(POOL)层。本指南采用的符号：上标[l]代表第l层的对象。...每个功能都有详细的说明：卷积函数包括：零填充卷积窗口卷积前向传播池化功能包括：池化前向传播创建蒙版你将在numpy中从头开始实现这些功能，在下一个编程练习中，你将使用TensorFlow...请注意，对于每个前向函数，都有对应的反向传播计算。因此，在前向模块的每一步计算中，你都会将一些参数存储在缓存中，这些参数将用于计算反向传播的梯度。...请使用np.pad实现。...Z = Z + b[0, 0, 0] ### END CODE HERE ### return Z 3.3 - 卷积神经网络 - 前向传播在前向传播中，你将使用多个过滤器，在输入卷上进行卷积运算

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【AI】从零构建深度学习框架过程学习

toc【AI】从零构建深度学习框架当前深度学习框架越来越成熟，对于使用者而言封装程度越来越高，好处就是现在可以非常快速地将这些框架作为工具使用，用非常少的代码就可以构建模型进行实验，坏处就是可能背后地实现都被隐藏起来了...，然后将结果输入给下一层计算损失：衔接前向和反向传播的中间过程，定义了模型的输出与真实值之间的差异，用来后续提供反向传播所需的信息参数更新：使用计算得到的梯度对网络参数进行更新的一类计算基于这个三种类型...，我们可以对网络的基本组件做一个抽象tensor 张量，这个是神经网络中数据的基本单位layer 网络层，负责接收上一层的输入，进行该层的运算，将结果输出给下一层，由于 tensor 的流动有前向和反向两个方向...1.tensortensor 张量是神经网络中基本的数据单位，我们这里直接使用 numpy.ndarray 类作为 tensor 类的实现numpy.ndarray ：https://numpy.org.../doc/stable/reference/generated/numpy.ndarray.html2.layer上面流程代码中 model 进行 forward 和 backward，其实底层都是网络层在进行实际运算

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深度学习的数学理论与代码实战

前言在《FNN（DNN）的前向传播和反向梯度推导》中，我们学习了FNN（DNN）的前向传播和反向梯度求导，但知识仍停留在纸面。...： 1 with tf.GradientTape(persistent=True) as t: 2 # -----hidden l1------------- 3# DNN layer1 4 l1...= tf.keras.layers.Dense(4) 5 6# 输入经过DNN layer1得到输出z_l1 7 z_l1 = l1(x) 8# 跟踪变量z_l1，用于随后计算其梯度 9...t.watch([z_l1]) 10 # DNN layer1的输出再经过激活函数sigmoid 11 a_l1 = tf.math.sigmoid(z_l1) 12 # 跟踪变量a_l1...这里为方便起见我就直接用tf.keras.layers.Dense()来创建DNN层了，tensorflow官方的教程也推荐用这种方法快速定义layer。

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如何使用numpy实现一个全连接神经网络？（上）

参考链接： Python中的numpy.diagflat 全连接神经网络的概念我就不介绍了，对这个不是很了解的朋友，可以移步其他博主的关于神经网络的文章，这里只介绍我使用基本工具实现全连接神经网络的方法...所用工具 numpy == 1.16.4 matplotlib 最新版基本思路定义一个layer类，在这个类里边构建传播的前向传播的逻辑，以及反向传播的逻辑，然后在构建一个model类，在model...类里边，将layer类中的对象拼接，就可以得到我们想要的模型。 ...代码实现导入工具包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 定义Layers类中的Dense类中类这里可以把layers类单独拿出来作为一个父类...self.output_category = output_category def __call__(self, Input): ''' 使用魔法方法

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手把手教你从零实现一个深度学习框架（附代码实现）

当前深度学习框架越来越成熟，对于使用者而言封装程度越来越高，好处就是现在可以非常快速地将这些框架作为工具使用，用非常少的代码就可以构建模型进行实验，坏处就是可能背后地实现都被隐藏起来了。...，然后将结果输入给下一层计算损失：衔接前向和反向传播的中间过程，定义了模型的输出与真实值之间的差异，用来后续提供反向传播所需的信息参数更新：使用计算得到的梯度对网络参数进行更新的一类计算基于这个三种类型...，我们可以对网络的基本组件做一个抽象 tensor 张量，这个是神经网络中数据的基本单位 layer 网络层，负责接收上一层的输入，进行该层的运算，将结果输出给下一层，由于 tensor 的流动有前向和反向两个方向...tensor tensor 张量是神经网络中基本的数据单位，我们这里直接使用 numpy.ndarray 类作为 tensor 类的实现 numpy.ndarray ：https://numpy.org.../doc/stable/reference/generated/numpy.ndarray.html layer 上面流程代码中 model 进行 forward 和 backward，其实底层都是网络层在进行实际运算

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手把手教 | 深度学习库PyTorch（附代码）

PyTorch中的张量与Numpy中的ndarrays很相似，除此之外，PyTorch中的张量还可以在GPU上使用。PyTorch支持各种类型的张量。...数学运算与numpy一样，科学计算库有效地实现数学函数是非常重要的。PyTorch提供了一个类似的接口，你可以使用超过200多种数学运算。...这种技术在构建神经网络时特别有用，因为我们在前向传播时计算参数的微分，这可以减少每一个epoch的计算时间。 ?...另一方面，我不推荐使用PyTorch进行部署。 PyTorch尚处于发展中。...我们在隐藏层中使用50个神经元。在这里，我们使用Adam作为优化算法，它是梯度下降算法的有效变种。

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Convolutional Neural Networks: Step by Step

我们主要基于numpy实现 convolutional (CONV) and pooling (POOL) layers ，包括前向传播和反向传播。...这里我们使用np.pad—numpy.pad(array, pad_width, mode, **kwargs),如果想要填充的数组a形状为(5,5,5,5,5) a = np.pad(a, ((0,0...Z = Z + b ### END CODE HERE ### return Z 卷积神经网络前向传播 ?..., n_C) db -- gradient of the cost with respect to the biases of the conv layer (b) numpy...如果是平均池化，使用distribute_value(),如果是最大池化，使用create_mask_from_window() def pool_backward(dA, cache, mode =

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基于TensorFlow Eager Execution的简单神经网络模型

然而作为免责声明，使用Eager Execution需要一些关于深度学习中使用的矩阵代数概念的知识，特别是关于如何在神经网络中完成前向传递的知识。...矩阵和向量的符号和维度开始Eager Execution 导入此示例所需的依赖项（主要是NumPy和TF）后，如果不使用TF 2.0，则需要启用Eager Execution。...NumPy的随机模块随机生成一些数据，用于训练和评估。...用于前向传递的矩阵代数丢失的反向传播以及权重和偏差的更新都使用几行代码（分别在模型类的loss（）和backward（）方法中）。下面相当长的代码段显示了如何在类中实现模型构建过程。...额外的compute_output（）方法是前向传递算法的包装器，以便在选择硬件设备（CPU或GPU）方面为用户提供模型训练和评估。

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pytorch中的非线性回归

基于Numpy实现神经网络：合成梯度

NumPyML 源码解析（二）

资源 | 如何只用NumPy码一个神经网络

从基础概念到实现，小白如何快速入门PyTorch

Caffe-Python-自定义网络原

基于NumPy手写神经网络

都9102年了还不懂动态图吗？一文带你了解飞桨动态图

基于Python遗传算法的人工神经网络优化

【小白学习PyTorch教程】七、基于乳腺癌数据集构建Logistic 二分类模型

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NumPyML 源码解析（五）

一步步构建卷积模型

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深度学习的数学理论与代码实战

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