当前位置 |首页 > CS代写 > Python代写 >
分享这个代写网站给同学或者朋友吧!

智能系统原理与开发Lab1



声明

· 开发语言不限 可以使用一些预处理和方便数学计算的库,例如 numpy不能使用深度学习框架

· 对于手写汉字分-类的任务,目录中提供训练集,测试集将在面试的时候给出

· 出现抄袭现象,抄袭双方均按零分计

· 请严格按照 deadline 提交

· 更多问题发送邮件 lhwang15@fudan.edu  l_liu15@fudan.edu.cn 或者在课程群以及个人微信进行提问

 

第一部分:反向传播算法(40%)

DEADLINE:2018/10/7 23:59:59

任务:使用反向传播算法实现下列任务:

· 回归:拟合函数y = sin(x) , x ∈ [−π, π]

· 分类: 14 个手写汉字进行分类

要求:

· 50分)设计实现可伸缩易调整的网络结构,例如可以灵活设置层数、神经元个数、学习率、激活函数等。

 

· 20分)在回归任务和分类任务上精度达到规定要求,其中正弦函数数据样例自行生成,要求在区间内随机采样,平均误差小于 0.01  手写汉字的训练数据集从 LAB/LAB1 中下载,精度要求后续发布。

 

· 30分)编写实验文档,可以包括但不限于:

代码基本架构

不同网络结构、网络参数的实验比较

对反向传播算法的理解

文档要求工整、详实、美观,并导出为 PDF 格式。

建议:

· 回归和分类的损失函数有所不同,需要注意,并考虑其内在原因。

· 一开始将各个权重和学习率调小,bias调成负数,能比较好地达到收敛。


提交: 将所有代码、文档放在 学号-姓名 文件夹下,打包上传到

WORK_UPLOAD/LAB1/PART1 目录下。

 

第二部分:卷积神经网络(60%)

DEADLINE:2018/10/21 23:59:59

任务:使用卷积神经网络实现手写汉字分类

 

要求:

· 50分)仔细阅读目录下的论文或查阅相关资料,初步了解卷积神经网络的结构,并尝试实现卷积神经网络,并测试手写汉字分类任务。不要求可伸缩易调整。

· 20分)有能力的同学可以进一步查询相关资料,使用一些方法改进网络,提高精度。

· 30分)编写实验文档,可以包括但不限于:

代码基本结构

设计实验改进网络并论证

对网络设计的理解

文档要求工整、详实、美观,并导出为 PDF 格式。建议:

· 分层求导

· 参考一些框架的源码

提交: 将所有代码、文档放在学号-姓名文件夹下,打包上传到

WORK_UPLOAD/LAB1/PART2 目录下。


代写