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目录

一、实验介绍

 二、实验环境

1. 配置虚拟环境

2. 库版本介绍

三、实验内容

0. 导入库

1. 定义x,w,b

2. 计算净活性值z

3. 实例化线性层并进行前向传播

4. 打印结果

5. 代码整合


一、实验介绍

        本实验使用了PyTorch库来构建和操作神经网络模型,主要是关于线性层(Linear Layer)的使用。

 二、实验环境

        本系列实验使用了PyTorch深度学习框架,相关操作如下:

1. 配置虚拟环境

conda create -n DL python=3.7 
conda activate DL
pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
conda install matplotlib
 conda install scikit-learn

2. 库版本介绍

软件包本实验版本目前最新版
matplotlib3.5.33.8.0
numpy1.21.61.26.0
python3.7.16
scikit-learn0.22.11.3.0
torch1.8.1+cu1022.0.1
torchaudio0.8.12.0.2
torchvision0.9.1+cu1020.15.2

三、实验内容

ChatGPT:

        前馈神经网络(Feedforward Neural Network)是一种常见的人工神经网络模型,也被称为多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)。它是一种基于前向传播的模型,主要用于解决分类和回归问题。

        前馈神经网络由多个层组成,包括输入层、隐藏层和输出层。它的名称"前馈"源于信号在网络中只能向前流动,即从输入层经过隐藏层最终到达输出层,没有反馈连接。

以下是前馈神经网络的一般工作原理:

  1. 输入层:接收原始数据或特征向量作为网络的输入,每个输入被表示为网络的一个神经元。每个神经元将输入加权并通过激活函数进行转换,产生一个输出信号。

  2. 隐藏层:前馈神经网络可以包含一个或多个隐藏层,每个隐藏层由多个神经元组成。隐藏层的神经元接收来自上一层的输入,并将加权和经过激活函数转换后的信号传递给下一层。

  3. 输出层:最后一个隐藏层的输出被传递到输出层,输出层通常由一个或多个神经元组成。输出层的神经元根据要解决的问题类型(分类或回归)使用适当的激活函数(如Sigmoid、Softmax等)将最终结果输出。

  4. 前向传播:信号从输入层通过隐藏层传递到输出层的过程称为前向传播。在前向传播过程中,每个神经元将前一层的输出乘以相应的权重,并将结果传递给下一层。这样的计算通过网络中的每一层逐层进行,直到产生最终的输出。

  5. 损失函数和训练:前馈神经网络的训练过程通常涉及定义一个损失函数,用于衡量模型预测输出与真实标签之间的差异。常见的损失函数包括均方误差(Mean Squared Error)和交叉熵(Cross-Entropy)。通过使用反向传播算法(Backpropagation)和优化算法(如梯度下降),网络根据损失函数的梯度进行参数调整,以最小化损失函数的值。

        前馈神经网络的优点包括能够处理复杂的非线性关系,适用于各种问题类型,并且能够通过训练来自动学习特征表示。然而,它也存在一些挑战,如容易过拟合、对大规模数据和高维数据的处理较困难等。为了应对这些挑战,一些改进的网络结构和训练技术被提出,如卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks)等。

本系列为实验内容,对理论知识不进行详细阐释

(咳咳,其实是没时间整理,待有缘之时,回来填坑)

0. 导入库

引入了PyTorch库中的相关模块和一些用于绘图和加载数据集的外部库。

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

加载鸢尾花数据集(此处代码未给出具体加载数据集的步骤)。

1. 定义x,w,b

        定义神经网络模型的输入张量x、权重张量w和偏置项张量b:

x = torch.randn((2, 5))
w = torch.randn((5, 1))
b = torch.randn((1, 1))

  

2. 计算净活性值z

z = torch.matmul(x, w) + b
z_2 = x @ w + b

        通过矩阵乘法计算净活性值z,其中x表示输入特征,w表示权重,b表示偏置项。两种写法都是等效的,可以使用`torch.matmul()`函数或`@`运算符进行矩阵乘法操作。

3. 实例化线性层并进行前向传播

net = nn.Linear(5, 1)
z_3 = net(x)

        `nn.Linear()`函数实例化了一个线性层,指定输入维度为5,输出维度为1。然后将输入张量x传递给该线性层进行前向传播计算,得到输出张量z_3。

4. 打印结果

print('output z:', z)
print('shape of z: ', z.shape)
print('output z_2:', z_2)
print('shape of z:', z_2.shape)
print('output z2: ', z_3)
print('shape of z2:', z_3.shape)

        打印计算结果以及张量的形状信息(方便查看和调试)。

5. 代码整合

# 导入必要的工具包
import torch
from torch import nn# x 表示两个含有5个特征的样本,x是一个二维的tensor
x = torch.randn((2, 5))
# w 表示含有5个参数的权重向量,w是一个二维的tensor
w = torch.randn((5, 1))
# 偏置项,b是一个二维的tensor,但b只有一个数值
b = torch.randn((1, 1))
# 矩阵乘法,请注意 x 和 w 的顺序,与 b 相加时使用了广播机制
z = torch.matmul(x, w) + b
# 另一种写法
z_2 = x @ w + b
# 打印结果,z是一个二维的tensor,表示两个样本经过神经元后的各自净活性值
print('output z:', z)
print('shape of z: ', z.shape)
print('output z_2:', z_2)
print('shape of z:', z_2.shape)# 实例化一个线性层,接受输入维度是5,输出维度是1
net = nn.Linear(5, 1)
z_3 = net(x)
# 打印结果,z2的形状与z一样,含义也与z一样
print('output z2: ', z_3)
print('shape of z2:', z_3.shape)

http://www.yidumall.com/news/306.html

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