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【23-24 秋学期】NNDL 作业3

  1. 过程推导 - 了解BP原理
  2. 数值计算 - 手动计算,掌握细节
  3. 代码实现 - numpy手推 + pytorch自动

  1. 对比【numpy】和【pytorch】程序,总结并陈述。
  2. 激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid(),观察、总结并陈述。
  3. 激活函数Sigmoid改变为Relu,观察、总结并陈述。
  4. 损失函数MSE用PyTorch自带函数 t.nn.MSELoss()替代,观察、总结并陈述。
  5. 损失函数MSE改变为交叉熵,观察、总结并陈述。
  6. 改变步长,训练次数,观察、总结并陈述。
  7. 权值w1-w8初始值换为随机数,对比“指定权值”的结果,观察、总结并陈述。
  8. 权值w1-w8初始值换为0,观察、总结并陈述。
  9. 全面总结反向传播原理和编码实现,认真写心得体会。
     

REF:

【人工智能导论:模型与算法】MOOC 8.3 误差后向传播(BP) 例题 【第三版】 - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com)

NNDL 作业3:分别使用numpy和pytorch实现FNN例题_。没有用n,nly,kkn3_笼子里的薛定谔的博客-CSDN博客

HBU-NNDL 作业3:分别使用numpy和pytorch实现FNN例题_不是蒋承翰的博客-CSDN博客

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