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验证和测试多层神经网络

一、实验要求

在计算机上验证和测试多层神经网络的原理和算法实现，测试多层神经网络的训练效果，同时查阅相关资料。

二、实验目的

1、掌握多层神经网络的基本原理；
2、掌握多层神经网络的算法过程；
3、掌握反向传播的算法过程；

三、实验内容

实验步骤
1.请阅读和测试多层神经网络类代码，观察多层神经网络训练过程和结果，请对隐藏层Dense类和多层神经网络MLPClassifier类的代码进行注释，然后代码截图。
验证和测试多层神经网络_第1张图片验证和测试多层神经网络_第2张图片

2.请对多层神经网络改进，实现对如下数据的分类。
验证和测试多层神经网络_第3张图片

1.增加隐藏层神经元个数
验证和测试多层神经网络_第4张图片验证和测试多层神经网络_第5张图片

2.增加隐藏层的层数
验证和测试多层神经网络_第6张图片验证和测试多层神经网络_第7张图片

3.请实现ReLU激活函数类，与Sigmoid激活函数类，针对同样二分类问题训练的区别。
验证和测试多层神经网络_第8张图片

ReLU函数：
验证和测试多层神经网络_第9张图片验证和测试多层神经网络_第10张图片

Sigmoid:
验证和测试多层神经网络_第11张图片

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