实验报告——多层感知器神经网络进行目标识别

实验2 使用多层感知器神经网络进行目标识别

【实验目的】

多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)也叫人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层。最简单的MLP需要有一层隐层,即输入层、隐层和输出层才能称为一个简单的神经网络。通俗而言,神经网络是仿生物神经网络而来的一种技术,通过连接多个特征值,经过线性和非线性的组合,最终完成目标识别。

通过本实验让学生掌握多层感知器神经网络的原理和实现算法,将其应用到目标识别。

【实验条件】

  1. 学生自备可运行python或Matlab的电脑。推荐使用Visual Studio Community 2019并使用python进行开发。
  2. 学生自行搜索下载FASION-MNIST数据集。

【实验要求】

  1. 理解多层感知器神经网络原理,能对BP算法进行阐述和解释。学生应自行研究教材和参考资料。
  2. 编写程序,通过多层感知器神经网络完成FASION-MNIST数据集的目标识别。
  3. 编写程序,对已经实现的目标识别程序进行精度检测,对结果进行分析。
  4. 准备PPT,完成不超过3分钟的报告,讲解自己在研究过程中的心得体会,并回答老师和同学的提问。通过答辩来证明确系自行完成且掌握。
  5. 编写实验报告,其要求为:
    1. 使用指定的模板,提交PDF格式的文件;
    2. 实验原理:阐述该实验所涉及的原理,综述其他人的工作
    3. 实验步骤:阐述自己的实现过程,包括程序结构、算法设计、实验记录等,尽量使用图和表提升可读性
    4. 实验分析:对实验的结果进行分析,得出一定的结论
    5. 附录 源代码:将自己的源代码整理好复制到此处,并恰当排版,建议使用等宽字体(比如Consolas)

 实验报告链接如下(附源码,可直接运行):

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