缘起性空、

实战Keras3.0：回归神经网络模型

# 导入所需库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import make_regression
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 生成模拟数据
# 使用make_regression函数生成100个样本，每个样本有1个特征，噪声为0.1
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1)

#将y的形状调整为(100, 1)
y = y.reshape(-1, 1)

# train_test_split函数，用于划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义神经网络模型
model = Sequential()

# 添加输入层，设置输入维度为1，输出维度为64的全连接层
model.add(Dense(64, input_dim=1, activation='relu'))

# 添加隐藏层，设置输出维度为32的全连接层
model.add(Dense(32, activation='relu'))

# 添加输出层，设置输出维度为1的全连接层，激活函数为线性
model.add(Dense(1, activation='linear'))

#打印模型
model.summary()

# 编译模型，设置损失函数为均方误差，优化器为随机梯度下降，评估指标为均方误差
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd', metrics=['mean_squared_error'])

# 训练模型，设置迭代次数为100，批量大小为32
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 绘制真实值与预测值的散点图
plt.scatter(X_test, y_test, color='blue', label='True')
plt.scatter(X_test, y_pred, color='red', label='Predicted')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.show()

模型结构

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 dense (Dense)               (None, 64)                128       
                                                                 
 dense_1 (Dense)             (None, 32)                2080      
                                                                 
 dense_2 (Dense)             (None, 1)                 33        
                                                                 
=================================================================
Total params: 2,241
Trainable params: 2,241
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

训练过程

Epoch 1/100
3/3 [==============================] - 0s 4ms/step - loss: 214.8241 - mean_squared_error: 214.8241
Epoch 2/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 195.0716 - mean_squared_error: 195.0716
Epoch 3/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 123.4095 - mean_squared_error: 123.4095
Epoch 4/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 24.0782 - mean_squared_error: 24.0782
Epoch 5/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 12.7566 - mean_squared_error: 12.7566
Epoch 6/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 7.9639 - mean_squared_error: 7.9639
Epoch 7/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 34.8655 - mean_squared_error: 34.8655
Epoch 8/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 9.1391 - mean_squared_error: 9.1391
Epoch 9/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 5.0033 - mean_squared_error: 5.0033
Epoch 10/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 3.7178 - mean_squared_error: 3.7178
Epoch 11/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 8.3191 - mean_squared_error: 8.3191
Epoch 12/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 15.9171 - mean_squared_error: 15.9171
Epoch 13/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 2.6201 - mean_squared_error: 2.6201
Epoch 14/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 1.9299 - mean_squared_error: 1.9299
Epoch 15/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 1.4617 - mean_squared_error: 1.4617
Epoch 16/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 4.1653 - mean_squared_error: 4.1653
Epoch 17/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.9672 - mean_squared_error: 0.9672
Epoch 18/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.5275 - mean_squared_error: 0.5275
Epoch 19/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.4061 - mean_squared_error: 0.4061
Epoch 20/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.5154 - mean_squared_error: 0.5154
Epoch 21/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1824 - mean_squared_error: 0.1824
Epoch 22/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1629 - mean_squared_error: 0.1629
Epoch 23/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.2634 - mean_squared_error: 0.2634
Epoch 24/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1077 - mean_squared_error: 0.1077
Epoch 25/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.1250 - mean_squared_error: 0.1250
Epoch 26/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1474 - mean_squared_error: 0.1474
Epoch 27/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.1953 - mean_squared_error: 0.1953
Epoch 28/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0625 - mean_squared_error: 0.0625
Epoch 29/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0814 - mean_squared_error: 0.0814
Epoch 30/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1829 - mean_squared_error: 0.1829
Epoch 31/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1177 - mean_squared_error: 0.1177
Epoch 32/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0517 - mean_squared_error: 0.0517
Epoch 33/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0456 - mean_squared_error: 0.0456
Epoch 34/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1010 - mean_squared_error: 0.1010
Epoch 35/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0919 - mean_squared_error: 0.0919
Epoch 36/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0734 - mean_squared_error: 0.0734
Epoch 37/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0617 - mean_squared_error: 0.0617
Epoch 38/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0574 - mean_squared_error: 0.0574
Epoch 39/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0338 - mean_squared_error: 0.0338
Epoch 40/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0297 - mean_squared_error: 0.0297
Epoch 41/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0404 - mean_squared_error: 0.0404
Epoch 42/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0288 - mean_squared_error: 0.0288
Epoch 43/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0686 - mean_squared_error: 0.0686
Epoch 44/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0294 - mean_squared_error: 0.0294
Epoch 45/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0372 - mean_squared_error: 0.0372
Epoch 46/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0195 - mean_squared_error: 0.0195
Epoch 47/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0550 - mean_squared_error: 0.0550
Epoch 48/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0309 - mean_squared_error: 0.0309
Epoch 49/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0160 - mean_squared_error: 0.0160
Epoch 50/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0185 - mean_squared_error: 0.0185
Epoch 51/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0313 - mean_squared_error: 0.0313
Epoch 52/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0154 - mean_squared_error: 0.0154
Epoch 53/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0139 - mean_squared_error: 0.0139
Epoch 54/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0136 - mean_squared_error: 0.0136
Epoch 55/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0127 - mean_squared_error: 0.0127
Epoch 56/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0159 - mean_squared_error: 0.0159
Epoch 57/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0416 - mean_squared_error: 0.0416
Epoch 58/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0164 - mean_squared_error: 0.0164
Epoch 59/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0161 - mean_squared_error: 0.0161
Epoch 60/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0164 - mean_squared_error: 0.0164
Epoch 61/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0120 - mean_squared_error: 0.0120
Epoch 62/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0125 - mean_squared_error: 0.0125
Epoch 63/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0137 - mean_squared_error: 0.0137
Epoch 64/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0104 - mean_squared_error: 0.0104
Epoch 65/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0102 - mean_squared_error: 0.0102
Epoch 66/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0151 - mean_squared_error: 0.0151
Epoch 67/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0155 - mean_squared_error: 0.0155
Epoch 68/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0111 - mean_squared_error: 0.0111
Epoch 69/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0099 - mean_squared_error: 0.0099
Epoch 70/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0105 - mean_squared_error: 0.0105
Epoch 71/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0091 - mean_squared_error: 0.0091
Epoch 72/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0097 - mean_squared_error: 0.0097
Epoch 73/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0242 - mean_squared_error: 0.0242
Epoch 74/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0192 - mean_squared_error: 0.0192
Epoch 75/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0099 - mean_squared_error: 0.0099
Epoch 76/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0085 - mean_squared_error: 0.0085
Epoch 77/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0100 - mean_squared_error: 0.0100
Epoch 78/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0092 - mean_squared_error: 0.0092
Epoch 79/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0090 - mean_squared_error: 0.0090
Epoch 80/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0098 - mean_squared_error: 0.0098
Epoch 81/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0085 - mean_squared_error: 0.0085
Epoch 82/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0087 - mean_squared_error: 0.0087
Epoch 83/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0099 - mean_squared_error: 0.0099
Epoch 84/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0128 - mean_squared_error: 0.0128
Epoch 85/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0092 - mean_squared_error: 0.0092
Epoch 86/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0118 - mean_squared_error: 0.0118
Epoch 87/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0097 - mean_squared_error: 0.0097
Epoch 88/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0097 - mean_squared_error: 0.0097
Epoch 89/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0084 - mean_squared_error: 0.0084
Epoch 90/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0084 - mean_squared_error: 0.0084
Epoch 91/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0117 - mean_squared_error: 0.0117
Epoch 92/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0109 - mean_squared_error: 0.0109
Epoch 93/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0094 - mean_squared_error: 0.0094
Epoch 94/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0083 - mean_squared_error: 0.0083
Epoch 95/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0104 - mean_squared_error: 0.0104
Epoch 96/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0100 - mean_squared_error: 0.0100
Epoch 97/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0086 - mean_squared_error: 0.0086
Epoch 98/100
3/3 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0087 - mean_squared_error: 0.0087
Epoch 99/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0075 - mean_squared_error: 0.0075
Epoch 100/100
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0101 - mean_squared_error: 0.0101
1/1 [==============================] - 0s 90ms/step

真实值(True)与预测值(Predicted)的散点图

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损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
七.正则化愿风去了
吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活，但是很容易引起数据的过拟合。例如将数据投影到30维的基函数上，模
BP神经网络的传递函数大胜归来19 MATLAB
BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可
神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用快乐的小荣荣神经网络机器学习深度学习人工智能
神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说，input为向量，最简化情况下，可以假设input的各个维度，a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因，在于通过足够复杂的非线性函数，来模拟任何的分布。所以，神经网络必须要用非线性函数。
只生欢喜不生愁花间星事
《只生欢喜不生愁》是我很喜欢的一本书，挺适合当下的环境阅读。作者林曦老师是位水墨画家，设计师。她1983年生于重庆，毕业于中央美术学院，年少成名，以手艺人自居。在她的这本艺术生活随笔集里，用自己的切身实践解析艺术美育的本质内涵。分享了艺术学习，写字的乐趣，专注心力的法门与修炼，用中式文人的视角观照当代生活的审美情趣及路径，讨论艺术之道与无用之美，让传统美学回归到现实生活践行中。林曦少年时办过不少画
Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型亚图跨际 Python 交叉知识 R 回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD⁡(θ^)=MSE⁡(θ^)=E((θ^−θ
机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速皮皮冰燃数据分析数据分析
文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1—LSTM2.2.2IMF2-LSTM2.2.3统一代码2.3评估效果3CNN-LSTM模型3.1数据预处理3.2建立模型3.3效果预测4VMD-CNN-LSTM模型4.1VMD分解
【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】一蓑烟雨紫洛 nlp rnn lstm gru nlp
RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果，能够作为当下时间步输入的一部分（当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出）对当下时间步的输出产生影响2、R
基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
大树小草与鲜花杨无涯
树苗从不计较小草和野花的讥笑，默默地生长。当小草染绿原野，而树苗还在挣扎，忍受寒风对他的欺凌。当鲜花开满世界，受到数不尽的赞美，而树苗还在忍受冷落和寂寞。树苗，不一定开花，也不一定冬眠。当鲜花凋，以绿叶报答陪伴；当小草回归，还将撑起整个世界。树苗记录了与鲜花小草的童年，无论欢笑与饥寒。小树用年轮记录了繁花似锦，一岁一枯荣的时世变迁。大树是一部历史，任随风云变幻，沧海桑田。小草仍然在长，一代又一代，
深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network） Ambition_LAO 深度学习生成对抗网络
对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？ turensu ChatGpt python chatgpt keras 计算机
如何在Python中安装Keras库？Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员，肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中，我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1：安装Python要使用Keras库，您需
如何理解深度学习的训练过程奋斗的草莓熊深度学习人工智能 python scikit-learn virtualenv numpy pandas
文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
Keras深度学习框架入门及实战指南司莹嫣Maude
Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
噩梦谁抢了我的素斐
2018年3月18，在无数次进出厕所后，我还是起床了，有时候真的觉得自己是一个倒霉蛋，越期待什么，就失去什么！所有的幻想都会破灭。越害怕来什么，什么就会突然降临！回归正题，记录一下这个噩梦。没有爸爸，我和妈妈还有舅舅等一众亲戚在老家的田间吃坝坝宴，和谐且热闹，但天空确是灰暗的，旁边小山坡上听说要修一个庙。突然就是我和同事们一群人在我的老家玩，最近迷上了吃鸡游戏，就变成了现实版的追逐游戏，在一个车库
Python实现梯度下降法闲人编程 python python 开发语言梯度下降算法优化
博客：Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法？梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例：线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降（SGD）小批量梯度下降（Mini-batchGradientDesce
每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 人工智能神经网络机器学习优化算法
本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释老A不折腾 web报表 finereport 代码可视化工具
在使用finereport制作报表，若预览发生错误，很多朋友便手忙脚乱不知所措了，其实没什么，只要看懂报错代码和含义，可以很快的排除错误，这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释，如果有说的不准确的地方，也请各位小伙伴纠正一下。 NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计 NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
Java的WeakReference与WeakHashMap bylijinnan java 弱引用
首先看看 WeakReference wiki 上 Weak reference 的一个例子： public class ReferenceTest { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { WeakReference r = new Wea
Linux——（hostname）主机名与ip的映射 eksliang linux hostname
一、什么是主机名无论在局域网还是INTERNET上，每台主机都有一个IP地址，是为了区分此台主机和彼台主机，也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆，所以又有了域名。域名只是在公网（INtERNET)中存在，每个域名都对应一个IP地址，但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的；主机名是用于什么的呢？答：在一个局域网中，每台机器都有一个主
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oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
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有一个线上环境使用的是c3p0数据库，为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现 com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
IT系统分析师如何学习大数据蓝儿唯美大数据
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文章来源：夏叔叔（微信号：woshixiashushu），欢迎大家关注！很久没有动笔写点东西，近些日子，由于爱狗团产品上线，不断面试，经常会被问道一个问题。问：爱狗团的运营主要做什么？答：带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢？究竟什么是运营？运营到底是做什么的？那么，我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么？以爱狗团为例，绝大部分的移动互联网公司，对运营部门的考核分为三块——用
js面向对象类和对象百合不是茶 js 面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似下面介绍一些js的类和对象的创建的技术一:类和对
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Web浏览器Chrome打开一段时间后，运行alert无效 bozch Web chorme alert 无效
今天在开发的时候，突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了，很是怪异。试了试其他浏览器，发现都是没有问题的。开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的，就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。这样开发的结果，如果客户在使用的时候没有提示，那会带来致命的体验。哎，没啥办法了就关闭浏览器重启。结果就好了，这也太怪异了。难道是cho
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import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.Random; public class GraphColoringProblem { /**编程之美高效地安排会议图着色问题贪心算法 * 假设要用很多个教室对一组
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大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........ 所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
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oracle 11g database control 证书错误 win7 安装完oracle11后打开 Database control 后，会打开em管理页面，提示证书错误，点“继续浏览此网站”，还是会继续停留在证书错误页面解决办法：是 KB2661254 这个更新补丁引起的，它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告：
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SpringMVC源码总结（七）mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter 乒乓狂魔 springMVC
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实战Keras3.0：回归神经网络模型

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