PyTorch 神经网络教程

神经网络是深度学习的基础，PyTorch 提供了强大的工具来构建和训练神经网络。以下是一些关于 PyTorch 神经网络的基本教程。

神经网络基础

神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每一层由神经元组成，神经元之间通过权重连接。

• 神经网络结构

常见神经网络架构

PyTorch 支持多种神经网络架构，如卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)。

• 卷积神经网络 (CNN)
• 循环神经网络 (RNN)

损失函数与优化器

在训练神经网络时，我们需要选择合适的损失函数和优化器。

• 损失函数
• 优化器

实践案例

以下是一些使用 PyTorch 构建神经网络的实践案例。

• 手写数字识别
• 图像分类

神经网络结构图