怎么用神经网络建立预测模型？

2023-04-10

神经网络是一种能够建立预测模型的强大工具，它可以通过对数据的学习和分析来预测未来事件的发生情况。在本文中，我们将探讨如何使用神经网络来建立预测模型，从而提高我们制定决策的准确性和效率。 收集数据 首先 ...

如何用BP神经网络做时间序列预测?

2023-04-10

BP神经网络是一种常见的人工神经网络，可以用于时间序列预测。时间序列预测是指根据历史数据对未来的趋势进行预测，这在商业、金融和天气预报等领域非常有用。在本文中，我将介绍如何使用BP神经网络进行时间序列预测 ...

神经网络的收敛速度和梯度大小有关吗？

2023-04-10

神经网络的收敛速度和梯度大小有密切关系。在神经网络训练过程中，我们通常会使用反向传播算法来计算每个权重的梯度，然后根据这些梯度来更新权重。因此，梯度大小对于神经网络的学习效率和收敛速度是至关重要的。 ...

为什么NLP模型训练1~3个epoch就可以收敛，但是CV模型很多需要训练十几甚至上百个epoch？

2023-04-07

NLP和CV都是机器学习领域中的重要分支，但在训练模型时存在一些差异。NLP模型通常只需1~3个epoch就可以达到收敛，而CV模型则需要更多的epoch才能收敛。这种差异主要是因为两者处理数据的方式不同。 首先，NLP模型通 ...

神经网络训练的时候Loss是不是一定要收敛到0？

2023-04-07

神经网络训练是一种基于反向传播算法的优化过程，旨在通过调整模型参数来最小化损失函数的值，从而使得模型能够更好地拟合训练数据并具备良好的泛化性能。在这个过程中，我们通常会关注训练过程中的损失函数值（或者 ...

如何进行多变量LSTM时间序列预测未来一周的数据？

2023-04-07

随着时间序列分析的普及，LSTM 成为了深度学习中最常用的工具之一。它以其优异的性能和对数据的自适应特征提取而闻名。然而，在实际应用中，我们通常需要通过多变量来预测未来时间序列数据。本文将介绍如何使用多变 ...

神经网络反向传播算法本质是在解决什么问题？

2023-04-07

神经网络反向传播算法（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法，其本质是通过最小化损失函数来寻找权重和偏置参数的最优值。在深度学习中，尤其是在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域中，神经网络 ...

pytorch里如何使用logger保存训练参数日志？

2023-04-07

PyTorch 是一种广泛使用的深度学习框架，它提供了许多工具来帮助用户跟踪和记录他们的训练过程。其中一个非常有用的工具是日志记录器（logger），它可以帮助用户保存训练参数日志，以便随时追踪和分析模型性能。 在 ...

pytorch中model.eval()会对哪些函数有影响？

2023-04-07

PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来构建和训练神经网络模型。其中，model.eval()是一个重要的函数，用于将模型转换为评估模式。该函数会影响到模型中的一些关键函数，如前向传 ...

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用？

2023-04-07

Pytorch是深度学习领域中广泛使用的一个深度学习框架，它提供了丰富的损失函数用于模型训练。其中，nn.CrossEntropyLoss()是用于多分类问题的常用损失函数之一。它可以结合权重参数对样本进行加权处理，以应对数据集 ...

lstm能同时预测多个变量吗？

2023-04-04

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），主要应用于序列数据的建模和预测。在实际应用中，LSTM 能够同时预测多个变量。 为了更好地理解 LSTM ...

怎么用pytorch对训练集数据做十折交叉验证?

2023-04-03

PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了许多方便的工具来处理数据集并构建模型。在深度学习中，我们通常需要对训练数据进行交叉验证，以评估模型的性能和确定超参数的最佳值。本文将介绍如何使用PyTorch实现10折 ...

在神经网络中，先进行BatchNorm还是先运行激活函数？

2023-04-03

在神经网络中，BatchNorm（批归一化）和激活函数是两个关键的组成部分，对于它们的顺序，存在不同的观点和实践。本文将从理论和实践两方面探讨这个问题，并提出一个综合考虑的解决方案。 理论分析 BatchNorm旨在通过 ...

图像识别实现 cnn lstm（Crnn）,详见描述?

2023-04-03

卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）是两种广泛应用于图像识别和自然语言处理领域的深度学习模型。一种结合了这两种模型的网络称为卷积循环神经网络（CRNN）。本文将介绍CRNN的基本原理和实现过程。 一、CR ...

神经网络loss值很小，但实际预测结果差很大，有什么原因？

2023-04-03

神经网络是一种模拟人类神经系统运作的计算模型，可以完成很多复杂的任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。在训练神经网络时，最重要的指标是损失函数（loss function），用于衡量模型预测结果与真实值之间 ...

神经网络中的能量函数是如何定义的？

2023-04-03

神经网络是一种模拟神经系统的计算模型，其核心是通过学习从输入到输出之间的映射关系来解决各种问题。神经网络中的能量函数是一种用于描述神经元状态的数学函数，它可以帮助神经网络在训练过程中找到最优的权重和偏 ...

神经网络解偏微分方程的原理是什么？

2023-04-03

神经网络是一种强大的机器学习工具，能够用于许多不同的应用程序，包括解决偏微分方程。在过去几年中，人们已经开始探索使用神经网络来解决偏微分方程的问题。这是因为神经网络有很好的表示能力，并且可以使用反向传 ...

深度学习中神经网络的层数越多越好吗？

2023-04-03

深度学习中神经网络的层数越多是否越好？这是一个常见的问题。简单来说，增加神经网络的深度会增加其表示能力和拟合能力，但同时也可能会导致梯度消失、过拟合等问题。因此，我们需要根据具体情况权衡利弊。 首先， ...

如何限制神经网络输出值的范围？

2023-03-31

神经网络（Neural Network）是一种强大的机器学习模型，它可以对各种类型的数据进行建模和预测。在许多应用程序中，我们需要将神经网络输出值限制在特定范围内，例如0到1之间或-1到1之间。这篇文章将介绍几种限制神 ...

卷积神经网络中卷积核是如何学习到特征的？

2023-03-31

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种深度学习模型，用于图像处理、语音识别等领域。卷积核(Convolutional Kernel)是CNN中的一个核心概念，它能够学习到图像中的特征，并将这些特征映射到下一层。 ...