PyTorch 第一个神经网络 | 菜鸟教程

本章节我们将介绍如何用 PyTorch 实现一个简单的前馈神经网络，完成一个二分类任务。
以下实例展示了如何使用 PyTorch 实现一个简单的神经网络进行二分类任务训练。
网络结构包括输入层、隐藏层和输出层，使用了 ReLU 激活函数和 Sigmoid 激活函数。
采用了均方误差损失函数和随机梯度下降优化器。
训练过程是通过前向传播、计算损失、反向传播和参数更新来逐步调整模型参数。
nn.Sequential 用于按顺序定义网络层。
我们假设有一个二维数据集，目标是根据点的位置将它们分类到两个类别中（例如，红色和蓝色点）。
以下实例展示了如何使用神经网络完成简单的二分类任务，为更复杂的任务奠定了基础，通过 PyTorch 的模块化接口，神经网络的构建、训练和可视化都非常直观。
用 PyTorch 创建一个简单的前馈神经网络。
前馈神经网络使用了一层隐藏层，通过简单的线性变换和激活函数捕获数据的非线性模式。
图中显示了原始数据点（红色和蓝色），以及模型学习到的分类边界。