文件名称:
详解Pytorch 使用Pytorch拟合多项式(多项式回归)
开发工具:
文件大小: 86kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-24
详细说明：使用Pytorch来编写神经网络具有很多优势，比起Tensorflow，我认为Pytorch更加简单，结构更加清晰。
希望通过实战几个Pytorch的例子，让大家熟悉Pytorch的使用方法，包括数据集创建，各种网络层结构的定义，以及前向传播与权重更新方式。
比如这里给出
很显然，这里我们只需要假定
这里我们只需要设置一个合适尺寸的全连接网络，根据不断迭代，求出最接近的参数即可。
但是这里需要思考一个问题，使用全连接网络结构是毫无疑问的，但是我们的输入与输出格式是什么样的呢？
只将一个x作为输入合理吗？显然是不合理的，因为每一个神经元其实模拟的是wx+b的计算过程，无法模拟幂运算，
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