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 [email protected] 和 [email protected] 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:对 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：

o 代码基本架构

o 不同网络结构、网络参数的实验比较

o 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。

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:

o 代码基本结构

o 设计实验改进网络并论证

o 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。