神经网络与pytorch实战pdf下载

神经网络是人工智能领域的一个热门议题。通过模拟人脑的神经网络结构，可以实现图像识别、自然语言处理、预测分析等一系列应用。而Pytorch是目前非常流行的深度学习框架，其具有易于使用、快速及高效等特点，被越来越多的开发者广泛使用。在这篇文章中，我们将为大家介绍“神经网络与Pytorch实战”的PDF书籍，并以一个简单的神经网络为例，给出代码示例，以帮助初学者更好地理解神经网络和Pytorch。

首先，我们来介绍一下这本书。《神经网络与Pytorch实战》是由人民邮电出版社出版的一本深入浅出的深度学习实践指南。该书分为6个章节，从基础知识讲起， step-by-step地教大家如何使用Pytorch构建神经网络，并在实战项目中应用。

接下来，让我们看看一个简单的神经网络。我们使用的是一个全连接神经网络，也叫做多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP），由一个输入层，一个或多个隐藏层，以及一个输出层组成。我们的目标是建立一个二元分类神经网络，根据输入特征判断输入数据属于哪一类。

代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable

# 定义网络结构
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2, 10)   # 输入层到隐藏层
        self.fc2 = nn.Linear(10, 2)   # 隐藏层到输出层        

    def forward(self, x):
        x = torch.sigmoid(self.fc1(x))   # 激活函数
        x = torch.sigmoid(self.fc2(x))   # 激活函数
        return x

# 定义数据
X = torch.Tensor([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]])
Y = torch.Tensor([[0],