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月满拦江 / annMatlabApache-2.0

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人工神经网络课程资源 spread retract

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README.md

成绩评定

	总成绩=综合训练+点名+课堂讨论

    分组:随机生成分组

    课堂讨论内容,随课堂进度布置

    分组得分由组内成员自行分配

输入图片说明

综合训练项目

总体要求

  • 实现语言不限
  • 具有用户图形界面和交互功能
  • 代码规范、注释清晰、用户友好
  • 不得雷同!!!

项目一:BP算法演示系统

  • 能够图形展示网络结构(神经元、权值连接、激活函数图像等),动态展示算法运行过程(当前轮次、权值、前向计算各神经元输出值、后向计算误差及各权值调整值等);
  • 算法演示过程可以手动控制按步执行,也可以自动控制动态执行;
  • 扩展功能:动态调整网络结构(层数、各层神经元数等),输入样本数据及其标签等。

项目二:手写识别应用系统

  • 采用MNIST手写数据集;
  • 读取指定样本和测试数据文件;
  • 图形设置算法参数(误差容限、轮次上限、学习率等);
  • 图形展示测试识别结果、网络结构、权值等数据;
  • 展示识别准确率、误差、执行epoch、时间等性能分析;
  • 扩展功能:能够对不同的算法参数,比较其执行效果
  • 识别准确率将作为评分标准之一

成果形式

  • 程序源代码
  • 设计文档(详细说明使用的神经网络类型、原理、算法、网络结构及参数设置、代码结构、运行结果、识别效果分析等)
  • 演示及回答问题

课堂讨论

第一次课堂讨论:BP算法推导(9月29日)

  • 各组推选一名进行讲解
  • 以n层感知器为例,说明BP算法原理,迭代公式

第二次课堂讨论:BP算法的缺点及改进(10月4日)

  • 各组推选一名进行讲解
  • 说明改进的来源、原理、结论等

第三次课堂讨论:BP算法实现(10月9日)

  • 各组推选一名进行讲解演示
  • 以n层感知器为例,实现BP算法,讲解实现过程(不需要图形界面)

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