- 班级所有博文发布时间分布(24小时制):
-
实验五:全连接神经网络手写数字识别实验
| 博客班级 | 班级链接 | | : | | | 作业要求 | 作业链接 | | 学号 | 181613146 | 【实验目的】 理解神经网络原理,掌握神经网络前向推理和后向传播方法; 掌握使用pytorch框架训练和推理全连接神经网络模型的编程实现方法。 【实验内容】 使用pytorch框架,设 -
实验五:全连接神经网络手写数字识别实验
【实验目的】 理解神经网络原理,掌握神经网络前向推理和后向传播方法; 掌握使用pytorch框架训练和推理全连接神经网络模型的编程实现方法。 【实验内容】 1.使用pytorch框架,设计一个全连接神经网络,实现Mnist手写数字字符集的训练与识别。 【实验报告要求】 修改神经网络结构,改变层数观察 -
作业六:神经网络反向传播
【题目】 1. 下图为三层神经网络结构,表中为输入的4条样本数据,计算第2个训练样本的前向传播过程,网络参数的初始为:<span id="MathJax-Span-2" class="mrow"><span id="MathJax-Span-3" class="msubsup"><span id=" -
实验五:全连接神经网络手写数字识别实验
【实验目的】 理解神经网络原理,掌握神经网络前向推理和后向传播方法; 掌握使用pytorch框架训练和推理全连接神经网络模型的编程实现方法。 【实验内容】 1.使用pytorch框架,设计一个全连接神经网络,实现Mnist手写数字字符集的训练与识别。 【实验报告要求】 修改神经网络结构,改变层数观察 -
作业六:神经网络反向传播
【题目】 1. 下图为三层神经网络结构,表中为输入的4条样本数据,计算第2个训练样本的前向传播过程,网络参数的初始为:W1W1=[[0.1,0.2],[0.2,0.3]],theta1=[0.3,0.3],W2W2=[[0.4,0.5],[0.4,0.5]],theta2=[0.6,0.6]。 1. -
实验五:全连接神经网络手写数字识别实验
【实验目的】 理解神经网络原理,掌握神经网络前向推理和后向传播方法; 掌握使用pytorch框架训练和推理全连接神经网络模型的编程实现方法。 【实验内容】 1.使用pytorch框架,设计一个全连接神经网络,实现Mnist手写数字字符集的训练与识别。 【实验报告要求】 修改神经网络结构,改变层数观察 -
作业六:神经网络反向传播
【题目】 1. 下图为三层神经网络结构,表中为输入的4条样本数据,计算第2个训练样本的前向传播过程,网络参数的初始为:W1W1=[[0.1,0.2],[0.2,0.3]],theta1=[0.3,0.3],W2W2=[[0.4,0.5],[0.4,0.5]],theta2=[0.6,0.6]。 1. -
作业六:神经网络反向传播
【题目】 1.下图为三层神经网络结构,表中为输入的4条样本数据,计算第2个训练样本的前向传播过程,网络参数的初始为:W1=[[0.1,0.2],[0.2,0.3]],theta1=[0.3,0.3],W2=[[0.4,0.5],[0.4,0.5]],theta2=[0.6,0.6]。 根据上题中的神 -
实验五:全连接神经网络手写数字识别实验
实验五:全连接神经网络手写数字识别实验 【实验目的】 理解神经网络原理,掌握神经网络前向推理和后向传播方法; 掌握使用pytorch框架训练和推理全连接神经网络模型的编程实现方法。 【实验内容】 1.使用pytorch框架,设计一个全连接神经网络,实现Mnist手写数字字符集的训练与识别。 【实验报 -
实验五:全连接神经网络手写数字识别实验
【实验目的】 理解神经网络原理,掌握神经网络前向推理和后向传播方法; 掌握使用pytorch框架训练和推理全连接神经网络模型的编程实现方法。 【实验内容】 1.使用pytorch框架,设计一个全连接神经网络,实现Mnist手写数字字符集的训练与识别。 【实验报告要求】 修改神经网络结构,改变层数观察