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使用pytoch简洁创建隐层，拟合正弦函数，深入理解深度学习是一种高维非线性拟合
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文件大小: 229kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：网上关于拟合直线和二次曲线的教程已经很多，隐藏层设置差不多1到2层，便可以得到很好的拟合效果。更加复杂的几何函数，需要更多的隐藏层来进行拟合，逐层进行定义必然很繁琐还容易出错。
我们知道深度神经网络的本质是输入端数据和输出端数据的一种高维非线性拟合，如何更好的理解它，下面尝试拟合一个正弦函数，本文可以通过简单设置节点数，实现任意隐藏层数的拟合。
基于pytorch的深度神经网络实战，无论任务多么复杂，都可以将其拆分成必要的几个模块来进行理解。
1）构建数据集，包括输入，对应的标签y
2) 构建神经网络模型，一般基于nn.Module继承一个net类，必须的是__init__函数和forwar
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