这里我们在线性拟合的基础上，再介绍一下MindSpore中使用线性神经网络来拟合多变量非线性函数的解决方案。...非线性函数拟合 在前面这篇博客中我们所拟合的是一个简单的线性函数： \[y=ax+b \] 那么在这里我们先考虑一个最简单的非线性函数的场景： \[y=ax^2+b \] 同样的还是两个参数，需要注意的是...，如果要用线性神经网络来拟合非线性的函数，那么在给出参数的时候就要给出非线性的入参，以下是完整的代码（如果需要展示结果更好看的话可以参考上面提到的线性函数拟合的博客，这里我们为了提速，删除了很多非比要的模块...多变量函数拟合 不论是前面提到的线性函数拟合的场景，或者是上一个章节中单变量非线性函数的拟合，其实都只有1个输入参数，本章节介绍的场景有2个入参，这里我们要拟合的函数模型是： \[z(x,y)=ax^2...总结概要 基于前面所介绍的MindSpore框架使用线性神经网络来拟合线性函数的一个方案，这里我们将其推广到多参数、多幂次的函数，甚至是一些初等的函数。
当客户的数据是非线性时，这样会对线性回归解决方案提出一些问题： python # 添加的噪声量是 x 的函数 n = 20000 ...... x_train = x[: n // 2] x_test...= x[n // 2 :] y_train = y[: n // 2] ...... plt.show() 线性回归方法 我们用均方差作为优化目标，这是线性回归的标准损失函数。...我们需要网络输出两个节点，一个用于表示平均值，另一个用于表示标准差。...然而，它们对数据仍然不是很好的拟合，无法捕捉到非线性关系。 神经网络方法 为了帮助拟合x和y之间非线性关系，我们可以利用神经网络。...这可以简单地使用我们设计的相同TensorFlow模型，但添加一个具有非线性激活函数的隐藏层。
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据 ---- 模型 本次使用的是线性回归模型 y=Wx+by=Wx+b y=Wx+b 其中WWW为权重，bbb为偏置。...values.reshape(-1, 1) n_samples = train_X.shape[0] # 学习率 learning_rate = 2 # 迭代次数 training_epochs = 1000 # 每多少次输出一次迭代结果...tf.Variable(np.random.randn(), name="bias", dtype=tf.float32) # 定义模型 pred = tf.add(tf.mul(W, X), b) # 定义损失函数...至于优化算法为什么不选用更为常见的tf.train.GradientDescentOptimize,刚开始我也是用的这个算法，结果发现 cost, W, b 都是nan，Not a Number，后来当我每一次迭代都输出结果的时候
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据 模型 [图片] 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4....values.reshape(-1, 1) n_samples = train_X.shape[0] # 学习率 learning_rate = 2 # 迭代次数 training_epochs = 1000 # 每多少次输出一次迭代结果...tf.Variable(np.random.randn(), name="bias", dtype=tf.float32) # 定义模型 pred = tf.add(tf.mul(W, X), b) # 定义损失函数...至于优化算法为什么不选用更为常见的tf.train.GradientDescentOptimize,刚开始我也是用的这个算法，结果发现 cost, W, b 都是nan，Not a Number，后来当我每一次迭代都输出结果的时候
本系列推送主要参考： Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — Tensorflow做线性回归 前面实现过最小二乘法的线性回归算法...，梯度下降求解过程，详见文章： 那么，借助tensorflow如何实现最小二乘法的线性回归呢？...基本的思路，首先生成拟合的数据集，然后构建线性回归的Graph，最后在Session中迭代train器，得到拟合的参数w和b，画出拟合曲线。...y_data = [v[1] for v in vectors_set] plt.scatter(x_data,y_data,c='b') plt.show() 产生的数据分布如下所示： 1.2构建线性回归的...以上就是在tensorflow中做基本的线性回归的基本步骤，利用这个最基本的任务，先体会下tensorflow做回归的过程。
本系列推送主要参考： Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — Tensorflow做线性回归 前面实现过最小二乘法的线性回归算法...，梯度下降求解过程，详见文章： 机器学习之线性回归：算法兑现为python代码 那么，借助tensorflow如何实现最小二乘法的线性回归呢？...基本的思路，首先生成拟合的数据集，然后构建线性回归的Graph，最后在Session中迭代train器，得到拟合的参数w和b，画出拟合曲线。...1.2 构建线性回归的Graph w = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.,1.)...以上就是在tensorflow中做基本的线性回归的基本步骤，利用这个最基本的任务，先体会下tensorflow做回归的过程。 以上完整源码，请点击下方“阅读原文”按钮。
参考链接： 使用Tensorflow进行线性回归 线性回归 (1)简单线性回归(一元) 定义输入变量x,输出变量y；初始化线性回归中的参数:w,b；根据公式给出预测结果，计算误差，使用梯度下降优化；...不断的训练，直到达到最大的训练次数(或考虑达到最小的误差要求)，结束训练，输出最终的结果； # coding=utf-8 ''' tensorflow 完成简单的线性回归(隐藏层单神经元) ''' import...tensorflow as tf import numpy as np #1.创建数据(输入x_data，输出y_data) x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32...(多元) 初始化输入变量x,噪声数据noise,输出变量y;初始化两个占位符对于输入x和输出y；定义添加网络的函数；调用函数构建：1( 输入)-10(隐层)-1(输出)网络结构；预测输出，计算误差，梯度下降进行优化...；开始训练，训练过程中图示显示拟合过程； # coding=utf-8 ''' #利用神经网络实现线性回归(隐藏层多神经元，权重与偏差为矩阵) ''' import tensorflow as tf import
转载请说明出处：TensorFlow (1) - 线性模型 原作者：Magnus Erik Hvass Pedersen / GitHub / Videos on YouTube 需要导入的包 import...TensorFlow计算图 TensorFlow 使用计算图模型来构建神经网络。其主要流程是先建立好整个网络的计算图模型，然后再导入数据进行计算。...； Model: 使用的神经网络模型，也可以使用一些简单的计算； Cost Function： 代价函数，也称损失函数，如何计算模型的误差； Optimizer：...Placeholder 占位符 占位符为输入与输出占据位置，这写输入输出一般在不同的轮次都会有所变化。由于 TensorFlow 先构图再计算，所以需要使用占位符为输入和输出预留位置。...不同的是 Numpy 的计算是实时的，而 TensorFlow 只有在运行计算图时才会返回结果。 Cost Function 代价函数 代价函数用来评估模型的错误率。
我们希望参数函数是线性的，但整个model是非线性的 所以需要对各个线性模型做非线性组合 最简单的非线性组合：分段线性函数（RELU） Neural network 用一个RELU作为中介，一个Linear...Model的输出作为其输入，其输出作为另一个Linear Model的输入，使其能够解决非线性问题 神经网络并不一定要完全像神经元那样工作 Chain Rule：复合函数求导规律 Lots of data...，因此通常选择更大的规模，并防止过拟合 Avoid Overfit Early Termination 当训练结果与验证集符合度下降时，就停止训练 Regulation 给神经网络里加一些常量，做一些限制...redundant的知识，以作为损失部分的补充 由于神经网络中总有其他部分作为损失部分的补充，所以最后的结果还是OK的 More robust and prevent overfit 如果这种方法不能生效...，那可能就要使用更大的神经网络了 评估神经网络时，就不需要DropOut，因为需要确切的结果 可以将所有Activation做平均，作为评估的依据 因为我们在训练时去掉了一半的随机数据，如果要让得到Activation
自适应线性元件也是早期的神经网络模型之一，其学习算法称为LMS(Least Mean Squares)算法。Adaline网络与感知器网络非常相似，只是神经元的传输函数与不同而已。...三、线性神经网络函数1.创建函数 （1）newlin函数 newlin函数用于创建一个线性层，在matlab中推荐使用linearlayer函数。...2.传递函数 在matlab中，线性传递函数的调用格式为： A=purelin(N,FP) 其中，N为SXQ维的网络输入列向量，FP为性能参数，返回网络输入向量N的输出矩阵A。...3.学习函数四、线性神经网络的局限性 线性神经网络只能反映输入和输出样本向量间的线性映射关系，和感知器神经网络一样，它也只能解决线性可分问日。...net=newlin([-1 1],1,0,0.0005); %线性神经网络的自适应调整 net.adaptParam.passes=70; %输出信号output为网络调整过程中的误差 [net,y
自适应线性元件也是早期的神经网络模型之一，其学习算法称为LMS(Least Mean Squares)算法。Adaline网络与感知器网络非常相似，只是神经元的传输函数与不同而已。...二、线性神经网络的训练 1.表达。计算训练的输出向量A=W*P+B，以及与期望输出之间的误差E=T-A。 2.检查。...三、线性神经网络函数 1.创建函数 （1）newlin函数 newlin函数用于创建一个线性层，在matlab中推荐使用linearlayer函数。...传递函数 在matlab中，线性传递函数的调用格式为： A=purelin(N,FP) 其中，N为SXQ维的网络输入列向量，FP为性能参数，返回网络输入向量N的输出矩阵A。 ? 3....学习函数 四、线性神经网络的局限性 线性神经网络只能反映输入和输出样本向量间的线性映射关系，和感知器神经网络一样，它也只能解决线性可分问日。
1.1 线性回归 线性回归是你能用 TF 搭出来的最简单的模型。 操作步骤 导入所需的包。...import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.datasets as...为了方便展示，我们进行一元线性回归，但是特征数还是单独定义出来，便于各位扩展。...我们使用 MSE 损失函数，如下： L=1n∥Z−Y∥2L = \frac{1}{n} \| Z - Y \|^2L=n1∥Z−Y∥2 其中Z是模型输出，Y是真实标签，n是样本量。...扩展阅读 斯坦福 CS229 笔记：二、单变量线性回归 斯坦福 CS229 笔记：四、多变量线性回归
在本练习中，将展示使用这两个框架实现的最简单的神经网络（线性回归）并比较其结果。 起源 PyTorch是基于Torch库的开源机器学习库。...—线性回归 这是使用keras库使用TensorFlow执行线性回归的代码。...model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])]) 在第二步中，定义优化器和损失函数以训练神经网络模型...由于这是具有1个输入和1个输出的简单线性回归，因此使用线性模型，其输入和输出维数均等于1。最后，使用上述定义的类创建“ 模型 ”。...现在看看PyTorch模型的输出。
一个线性拟合的例子，不懂可以问哈，我偶尔会登录看博客 import os import tensorflow as tf import numpy as np os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES
尽管神经网络涵盖了更多更为丰富的模型，我们依然可以用描述神经网络的方式来描述线性模型，从而把线性模型看作一个神经网络。首先，我们用“层”符号来重写这个模型。...（一）神经网络图 深度学习从业者喜欢绘制图表来可视化模型中正在发生的事情。在图2中，我们将线性回归模型描述为一个神经网络。...也就是说，图2中神经网络的层数为1。我们可以将线性回归模型视为仅由单个人工神经元组成的神经网络，或称为单层神经网络。 ...对于线性回归，每个输入都与每个输出（在本例中只有一个输出）相连，我们将这种变换（图2中的输出层）称为全连接层（fully-connected layer）或称为稠密层（dense layer）。...小结 机器学习模型中的关键要素是训练数据、损失函数、优化算法，还有模型本身。 向量化使数学表达上更简洁，同时运行的更快。 最小化目标函数和执行极大似然估计等价。 线性回归模型也是一个简单的神经网络。
tensorflow不止能用于深度学习，也能用来实现传统机器学习算法。比如实现线性回归。...tensorflow的线性回归代码当然不如scikit learn的简洁，在scikit learn中只需要几行代码： from sklearn.linear_model import LinearRegression...clf = LinearRegression() clf.fit(x,y) 而在tensorflow中很多功能需要自己实现。...看起来麻烦，其实是提供了更加个性化的解决方案，比如可以自定义误差函数，达到个性化的模型效果。 而像梯度下降优化器这种写起来麻烦的功能，tensorflow已经实现好了。...要说tensorflow有什么优势的话，那就是如果你数据特别特别大的话，用tensorflow能分布计算吧。 下面是用tensorflow实现线性回归的完整代码。
这里使用机器学习进行线性回归。 功能：输入x坐标和y坐标，进行线性拟合，并绘制曲线。 tensorflow...min)],[max,realFun(max)]]; var option = { title: { text: '线性函数拟合
这次介绍怎样建造一个完整的神经网络,包括添加神经层,计算误差,训练步骤,判断是否在学习.本节内容，我们会在上一小节的基础上，继续讲解如何构建神经层。...import tensorflow as tfimport numpy as np构造添加一个神经层的函数。...通常神经层都包括输入层、隐藏层和输出层。...所以，我们构建的是——输入层1个、隐藏层10个、输出层1个的神经网络。...搭建网络下面，我们开始定义隐藏层,利用之前的add_layer()函数，这里使用 Tensorflow 自带的激励函数tf.nn.relu。
起源 在深度神经网络中，通常使用一种叫修正线性单元(Rectified linear unit，ReLU）作为神经元的激活函数。...而对于ReLU函数而言，类似表现是如何体现的？其相比于其他线性函数(如purlin)和非线性函数(如sigmoid、双曲正切)又有何优势？下面请各位看官容我慢慢道来。...激活函数形式： ReLU激活函数的形式，如下图： ? 从上图不难看出，ReLU函数其实是分段线性函数，把所有的负值都变为0，而正值不变，这种操作被成为单侧抑制。...只要能起到单侧抑制的作用，无论是镜面翻转还是180度翻转，最终神经元的输出也只是相当于加上了一个常数项系数，并不影响模型的训练结果。之所以这样定，或许是为了契合生物学角度，便于我们理解吧。...此外，相比于其它激活函数来说，ReLU有以下优势：对于线性函数而言，ReLU的表达能力更强，尤其体现在深度网络中；而对于非线性函数而言，ReLU由于非负区间的梯度为常数，因此不存在梯度消失问题(Vanishing
Tensoflow常用函数 本文记录的是TensorFlow中常用的函数 tf.cast：强制数据类型转换 tf.reduct_mean/sum：求和或均值 tf.reduce_max/min：求最值...tf.Variable：标记变量 四则运算 tf.data.Dataset.from_tensor_slices：特征和标签配对 import tensorflow as tf import numpy...Out[12]: tf.Variable tf.Variable()将函数标记为可训练...神经网络中常用该函数来标记待训练的参数。...1.123157 ], [ 0.4855043 , -0.06241844]], dtype=float32)> 上面变量w的解释： 先生成正态分布的随机数 再将随机数标记为可训练，这样在神经网络的反向传播中就可以通过梯度下降更新参数
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