人工神经网络实验报告 本实验旨在探索人工神经网络在模式识别和分类任务中的应用效果。实验设置包括构建神经网络模型、数据预处理、训练网络以及评估网络性能等步骤。 首先,我们选择了一个经典的手写数字识别任务作为实验对象。该数据集包含了大量手写数字的灰度图片,我们的目标是通过构建人工神经网络模型来实现对这些数字的...
本实验主要介绍使用MindSpore开发前馈神经网络,并使用Fashion-MNIST数据集训练和测试模型。 1、实验目的 掌握如何使用MindSpore进行简单前馈神经网络的开发。了解如何使用MindSpore进行简单图片分类任务的训练。了解如何使用MindSpore进行简单图片分类任务的测试和预测。 2、前馈神经网络原理介绍 前馈神经网络(feedforward neural ne...
卷积神经网络算法由于良好的性能已经广泛使用在自动驾驶,语音识别和图像分类等领域,为增强学生学习和利用卷积神经网络算法的能力,文章设计在Android平台上基于Tensor Flow卷积神经网络的手写数字识别实验,并说明实施过程,同时介绍卷积神经网络算法,Android平台相关技术原理和实验过程.doi:10.16512/j.cnki.jsjjy.2017.11.041...
同时,配合神经网络训练可视化引擎,以及项目实现代码,让学生更为直观的了解深度学习技术在经典数据集MNIST,CIFAR-10上的工作过程。学生在完成本课程后,将能独立完成时装服饰图片分类,电影评论文字分类,房地产价格回归预测,使用循环神经网络实现文本生成,序列模型语言翻译等深度学习的先进案例。