当前位置:天才代写 > 作业代写 > 深度学习代写 数字识别代写 report代写

深度学习代写 数字识别代写 report代写

2021-09-20 15:58 星期一 所属: 作业代写 浏览:36

深度学习代写

深度学习训练营

案例 2:构建自己的多层感知机: MNIST 手写数字识别

 

深度学习代写 MNIST  手写数字识别数据集是图像分类领域最常用的数据集之一,它包含 60,000 张训练图片,10,000 张测试图片,图片中的数字均被缩放到同一尺寸且置于图像中央,图片大小为 28×28。MNIST 数据集中的每个样本都是一个大小为 784×1 的矩阵(从 28×28 转换得到)。

1 数据集简介 深度学习代写

MNIST  手写数字识别数据集是图像分类领域最常用的数据集之一,它包含 60,000 张训练图片,10,000 张测试图片,图片中的数字均被缩放到同一尺寸且置于图像中央,图片大小为 28×28。MNIST 数据集中的每个样本都是一个大小为 784×1 的矩阵(从 28×28 转换得到)。MNIST 数据集中的数字包括 0 到 9 共 10类,如下图所示。注意,任何关于测试集的信息都不该被引入训练过程。 深度学习代写

深度学习代写
深度学习代写

在本次案例中,我们将构建多层感知机来完成 MNIST 手写数字识别。

深度学习代写
深度学习代写

2 构建多层感知机  深度学习代写

本次案例提供了若干初始代码,可基于初始代码完成案例,各文件简介如下:

(运行初始代码之前请自行安装TensorFlow 2.0 及以上版本,仅用于处理数据集, 禁止直接调用 TensorFlow 函数)

  •  mlp.ipynb 包含了本案例的主要内容,运行文件需安装 Jupyter Noterbook.
  •  network.py 定义了网络,包括其前向和后向计算。
  • optimizer.py 定义了随机梯度下降(SGD),用于完成反向传播和参数更新。
  • solver.py 定义了训练和测试过程需要用到的函数。
  •  plot.py 用来绘制损失函数和准确率的曲线图。

此外,在/criterion/和/layers/路径下使用模块化的思路定义了多个层,其中每个层均包含三个函数: init 用来定义和初始化一些变量,forward 和 backward 函数分别用来完成前向和后向计算:  深度学习代写

  • FCLayer 为全连接层,输入为一组向量(必要时需要改变输入尺寸以满足要求),与权重矩阵作矩阵乘法并加上偏置项,得到输出向量:   u= Wx + b.
  • SigmoidLayer sigmoid 计算输出。
  • ReLULayer 为 ReLU 激活层,根据计算输出。
  • EuclideanLossLayer 为欧式距离损失层,计算各样本误差的平方和得到:
深度学习代写
深度学习代写
  • SoftmaxCrossEntropyLossLayer 可以看成是输入到如下概率分布的映射:
深度学习代写
深度学习代写

其中xk是输入向量x 中的第 k 个元素,P(tk= 1|x)表示该输入被分到第k个类别的概率。由于 softmax 层的输出可以看成一组概率分布,我们可以计算 delta 似然及其对数形式,称为 Cross Entropy 误差函数:  深度学习代写

其中

深度学习代写
深度学习代写

注意:此处的 softmax 损失层与案例 1 中有所差异,本次案例中的 softmax 层不包含可训练的参数,这些可训练的参数被独立成一个全连接层。

3 案例要求  深度学习代写

完成上述文件里的‘#TODO’部分(红色标记的文件),提交全部代码及一份案例报告,要求如下:

  • 记录训练和测试准确率,绘制损失函数和准确率曲线图;
  •  比较分别使用 Sigmoid 和 ReLU 激活函数时的结果,可以从收敛情况、准确率等方面比较;  深度学习代写
  • 比较分别使用欧式距离损失和交叉熵损失时的结果;
  • 构造具有两个隐含层的多层感知机,自行选取合适的激活函数和损失函数, 与只有一个隐含层的结果相比较;
  • 本案例中给定的超参数可能表现不佳,请自行调整超参数尝试取得更好的结果,记录下每组超参数的结果,并作比较和分析。

4 注意事项  深度学习代写

  • 提交所有代码和一份案例报告;
  • 注意程序的运行效率,尽量使用矩阵运算,而不是 for 循环;
  • 本案例中不允许直接使用 TensorFlow, Caffe, PyTorch 等深度学习框架;
  • 禁止任何形式的抄袭。
深度学习代写
深度学习代写

其他代写:代写CS C++代写 java代写 matlab代写 web代写 app代写 作业代写 物理代写 数学代写 考试助攻 paper代写 r代写 金融经济统计代写 python代写 report代写

合作平台:essay代写 论文代写 写手招聘 英国留学生代写

 

天才代写-代写联系方式