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北京交通大学《深度学习》课程实验1：PyTorch基础操作练习

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简介：
本简介对应于北京交通大学的一节《深度学习》课程实验，主要内容是使用PyTorch进行基本的操作练习。通过该实验，学生可以掌握PyTorch的基础知识和技能。 一、考察Pytorch基本操作 二、动手实现逻辑回归： 1. 要求从零开始使用Tensor和Numpy相关库来实现逻辑回归，在人工构造的数据集上进行训练与测试，需对结果进行全面分析（可以选用nn.BCELoss或nn.BCEWithLogitsLoss作为损失函数，并可选地自行编写二元交叉熵损失函数）。 2. 使用torch.nn模块完成逻辑回归的构建和在人工数据集上的训练及验证工作，同样需要从loss、准确率等多个维度进行结果分析。 三、动手实现softmax回归： 1. 要求利用Tensor和Numpy相关库独立开发softmax回归算法，并将其应用于Fashion-MNIST数据集中，在此基础上进行全面测试（包括但不限于损失值以及在训练集与测试集上的准确性），并要求自主完成交叉熵损失函数的编写。 2. 利用torch.nn模块实现softmax回归模型，同样需要对Fashion-MNIST数据进行训练和验证工作，并从loss、准确率等多个方面详细分析结果。

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  • 北京交通大学《深度学习》课程实验1：PyTorch基础操作练习
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    本简介对应于北京交通大学的一节《深度学习》课程实验，主要内容是使用PyTorch进行基本的操作练习。通过该实验，学生可以掌握PyTorch的基础知识和技能。 一、考察Pytorch基本操作 二、动手实现逻辑回归： 1. 要求从零开始使用Tensor和Numpy相关库来实现逻辑回归，在人工构造的数据集上进行训练与测试，需对结果进行全面分析（可以选用nn.BCELoss或nn.BCEWithLogitsLoss作为损失函数，并可选地自行编写二元交叉熵损失函数）。 2. 使用torch.nn模块完成逻辑回归的构建和在人工数据集上的训练及验证工作，同样需要从loss、准确率等多个维度进行结果分析。 三、动手实现softmax回归： 1. 要求利用Tensor和Numpy相关库独立开发softmax回归算法，并将其应用于Fashion-MNIST数据集中，在此基础上进行全面测试（包括但不限于损失值以及在训练集与测试集上的准确性），并要求自主完成交叉熵损失函数的编写。 2. 利用torch.nn模块实现softmax回归模型，同样需要对Fashion-MNIST数据进行训练和验证工作，并从loss、准确率等多个方面详细分析结果。
     
  • 北京交通大学的深度学习实验数据
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    本数据集由北京交通大学的研究团队创建和维护，涵盖了多个领域的深度学习实验结果与训练数据，旨在为学术研究及技术开发提供支持。 深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的工作原理，使计算机能够从大量数据中自动学习特征并进行预测或决策。北京交通大学提供的这个深度学习实验数据集主要用于教学和研究目的，特别是在交通物流领域的图像处理。 在交通物流应用中，深度学习的应用非常广泛，包括车辆识别、交通流量监测以及自动驾驶等。该数据集包含了去雾气、汽车、卡车和公交车的图片，这些图片可以用于训练模型以提高不同交通工具在复杂环境（如雾霾天气）下的识别能力。 1. **去雾技术**：实际交通环境中存在的雾气会降低摄像头拍摄图像的质量。因此，预处理阶段通常包括使用基于物理模型或深度学习方法的去雾算法来恢复图像的真实清晰度。例如，可以采用暗通道先验、DehazeNet和AOD-Net等方法。 2. **物体识别**：在深度学习中，卷积神经网络（CNN）用于分类和物体检测时表现出色。对于汽车、卡车及公交车的识别任务，可以通过微调预训练模型如VGG、ResNet或Inception系列来适应特定交通车辆类别。 3. **语义分割**：除了简单的对象识别外，深度学习还可以实现图像中每个像素级别的分类（即语义分割）。常用的技术包括FCN、U-Net和Mask R-CNN等，它们能帮助分析复杂的交通场景信息。 4. **交通流量监测**：通过处理视频流数据来实时监控交通状况是另一个关键应用。这有助于计算单位时间内的车辆数量，并支持更有效的城市规划与管理决策制定过程。 5. **自动驾驶技术**：深度学习在实现无人驾驶汽车中起着核心作用，包括目标检测、道路识别以及障碍物规避等功能的开发。Yolo和Faster R-CNN等模型在此领域具有重要作用，帮助提高驾驶安全性和效率。 6. **数据增强策略**：为了提升训练集的质量与多样性，在实际操作过程中通常会对原始图像执行旋转、缩放、翻转及添加噪声等多种变换处理方式来生成额外的训练样本。 7. **评估与优化机制**：在完成模型构建之后，通过交叉验证、混淆矩阵以及精确率和召回率等指标来进行系统性地性能评价，并进行超参数调整以达到最优效果。 综上所述，这个数据集为学生及研究人员提供了一个宝贵的学习平台，使其能够深入探索并实践深度学习技术如何应用于交通物流领域。同时也有助于激发新的算法创新与模型开发思路，促进相关科技的进步与发展。
     
  • 北京交通大学《深度学习》课程实验2：前馈神经网络
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    本实验为《深度学习》课程第二部分，专注于构建和训练前馈神经网络，内容涵盖基础理论、案例分析及实际操作，旨在加深学生对该模型的理解与应用能力。 1. 手动实现前馈神经网络以解决上述回归、二分类及多分类任务，并分析实验结果，绘制训练集与测试集的损失曲线。 2. 利用torch.nn库来实现前馈神经网络，同样地完成前述三种类型的任务（回归、二分类和多分类），并进行相应的性能评估以及绘制出各数据集上的损失变化图。 3. 在执行多类别的实验时，尝试至少使用三种不同的激活函数，并通过对比不同激活方式下的表现效果来分析其对模型精度的影响。 4. 针对多类别预测任务中的神经网络架构设计问题，研究隐藏层层数及每层单元数量的变化如何影响最终的分类准确率。进行一系列对比实验以获取相关数据并加以深入讨论。 5. 在处理多类别的场景下，分别通过手动编码和使用torch.nn库来实现dropout技术，并考察不同丢弃概率对模型性能的影响；可以通过损失曲线展示这一过程的结果变化情况。 6. 同样地，在解决多个类别分类问题时，尝试手工编写代码以及利用torch.nn功能模块来引入L2正则化机制。探究惩罚项系数的不同取值如何影响训练和测试阶段的表现，并用图示的方式呈现出来。 7. 对于回归、二元及多元的预测任务，从上述实验中挑选出表现最佳的模型架构，然后应用10折交叉验证策略来评估它们的实际效果。除了给出最终结果之外，还需要以表格的形式详细列出每一折的具体成绩数据。
     
  • Python编程在PyTorch中的深度学习课程及基础实验操作
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    本课程专注于运用Python编程语言，在PyTorch框架下进行深度学习实践与探索，涵盖基本实验技能和项目操作。适合初学者入门。 1. 使用Tensor初始化一个1×3的矩阵M和一个2×1的矩阵N，并对两矩阵进行三种不同形式的减法操作，给出结果并分析这三种方式的不同（如果出现错误，请分析原因）。同时指出在计算过程中发生了什么。 2. 利用Tensor创建两个大小分别为3×2和4×2的随机数矩阵P和Q，要求这些数值服从均值为0、标准差为0.01的正态分布；然后对得到的矩阵Q进行形状变换以获得其转置QT；最后求解矩阵P与QT之间的乘积。 3. 给定公式y3=y1+y2=x2+x3，且x=1。利用Tensor的相关知识来计算y3关于x的梯度dy3/dx。在计算过程中，在求解 x3 时中断梯度追踪，观察结果并分析原因（可以使用“with torch.no_grad()”）。
     
  • 北京交通大学《深度学习》课程实验四：循环神经网络的源代码
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    本简介提供的是北京交通大学《深度学习》课程中关于循环神经网络（RNN）的实验指导，包括详细的理论讲解和源代码实现。适合希望深入了解并实践循环神经网络的学生参考使用。 1. 手动构建循环神经网络RNN，并在至少一个数据集上进行实验。从训练时间、预测精度以及Loss变化等方面分析实验结果（建议使用图表展示）。 2. 利用torch.nn.rnn实现循环神经网络，在至少一个数据集上运行实验，从训练时间、预测准确度及Loss曲线等角度评估模型性能（推荐采用图形化方式呈现）。 3. 对比不同超参数的影响，包括但不限于hidden_size、batchsize和学习率(lr)。请挑选至少1-2个进行深入分析。 4. 用户签到数据实验的复杂性较高，如在研究中选择此类型的数据集，则可酌情加分。 5. 手动实现LSTM与GRU，并在一个或多个数据集中完成试验验证（平台课学生选做题；专业课程学生必答题）。 6. 运用torch.nn库构建LSTM和GRU模型，在至少一个数据集上进行实验分析（平台课学生选做题；专业课程学生必答题）。 7. 设计并执行对比测试，探究在相同数据集中LSTM与GRU的表现差异。
     
  • PyTorch基础操作练习
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    本教程旨在帮助初学者掌握PyTorch的基础操作，包括张量操作、自动求导以及构建简单的神经网络模型，适合深度学习入门者实践使用。 1. 使用Tensor初始化一个1×3的矩阵M和一个2×1的矩阵N，并对这两个矩阵进行减法操作（三种不同形式），给出结果并分析这三种方式的不同。 2. ①利用Tensor创建两个大小分别为3×2和4×2的随机数矩阵P和Q，要求这些随机数值服从均值为0、标准差为0.01的正态分布；②对第1步得到的矩阵Q进行形状变换以获得其转置QT；③利用上述步骤中得到的矩阵P与矩阵QT求出它们之间的乘积。 3. 根据给定公式y3=y1+y2=x2+x3，且x=1。请运用所学Tensor知识来计算y3对变量x的梯度值。
     
  • 数字信号处理练习题-北京交通大学
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    《数字信号处理练习题》是由北京交通大学编著的一本教学辅助资料，包含了大量针对数字信号处理课程的习题和解答，适合于相关专业学生使用。 《数字信号处理_习题_北京交通大学》这个压缩包文件集合包含了多个与数字信号处理相关的练习题及其答案，主要服务于北京交通大学的教学活动。数字信号处理是电子工程、通信工程、计算机科学等领域的重要基础课程，它涉及到信号的获取、转换、分析和处理等多个方面。 一、 数字信号处理基础 数字信号处理是指将模拟信号通过采样、量化和编码转化为数字信号，并进行进一步处理的技术。其基本流程包括：信号获取（模数转换）、信号处理（滤波、变换、压缩等）以及信号再生（数模转换）。在这些过程中，关键概念包括采样率、量化位数、过采样及噪声与信号的关系。 二、 习题内容概览 1. 文件名包含“ans”的PDF文件，如dsp试题L1_01ans.pdf，可能是对应练习题的答案解析，其中可能涵盖了具体的解题步骤、公式推导以及计算过程。 2. 文件名不包含“ans”的PDF文件，例如：dsp试题L1_01.pdf，则很可能是习题集本身。这些文档中包括选择题、填空题和解答题等多种类型的题目，并覆盖了数字信号处理的基本理论知识及算法应用。 三、 主要知识点 1. 信号与系统：线性时不变系统的特性，频率响应以及冲激响应等。 2. 采样定理：奈奎斯特准则的阐述，过采样和欠采样的概念及其对数据采集的影响。 3. 信号表示及变换方法：Z变换、离散傅里叶变换（DFT）与快速傅立叶变换（FFT）的应用实例。 4. 滤波器设计技术：无限脉冲响应滤波器(IIR) 和有限脉冲响应滤波器(FIR) 的具体实现方案，包括巴特沃兹、切比雪夫和椭圆型等不同类型的IIR滤波器的设计方法。 5. 信号频谱分析手段：功率谱密度估计、自相关函数及互相关函数的计算与解释。 6. 噪声控制技术：信噪比定义，噪声模型建立以及信源编码与通道编码策略的应用研究。 7. 实际应用案例：数字图像处理、语音识别系统和通信网络中的信号分析等。 四、 学习建议 对于这些练习题集及其参考答案，学生可以按如下步骤进行学习： 1. 首先独立完成题目以复习并巩固所学的理论知识。 2. 查看正确解答来校对自己的解题过程，并理解错误所在及正确的解决方法。 3. 分析每道问题背后的知识点和逻辑思路，加深对相关概念的理解与掌握程度。 4. 对于难度较高的习题，则需要深入研究探究其背后的原理和技术细节。 这套练习资料是帮助学生理解和掌握数字信号处理知识的重要工具。通过系统化的学习和实践操作训练，可以有效提升学生的理论水平及实际问题解决能力，在未来的学习或职业发展中更好地应对各种复杂的数字信号处理挑战。
     
  • PyTorch基础教程（深度学习及PyTorch实战入门）
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    本教程旨在为初学者提供深入浅出的学习路径，涵盖深度学习基础知识和PyTorch框架的应用实践，帮助读者快速掌握PyTorch进行模型构建与训练。 深度学习与PyTorch入门实战教程 本教程旨在帮助初学者掌握深度学习的基础知识，并通过实际操作熟悉使用PyTorch进行开发的流程和技术细节。内容涵盖了从理论到实践的全面指导，适合对人工智能领域感兴趣并希望快速上手的读者。
     
  • SWUST深度学习实验课程
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    《SWUST深度学习实验课程》是由四川文理学院（SWUST）开设的一门实践性教学课程，旨在通过实际操作和项目演练，帮助学生深入理解并掌握深度学习的核心概念和技术。 深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它模仿人脑的工作机制，通过构建多层神经网络来学习数据的复杂表示。在西南科技大学（SWUST）的深度学习实验中，学生和研究者们将有机会深入理解并实践这一前沿技术。在这个实验中，你可能会接触到以下几个关键的知识点： 1. **神经网络基础**：深度学习的核心是神经网络，它由许多相互连接的处理单元（即神经元）构成，每个神经元都有一定的权重和偏置值。在本课程里，你会学到如何构建、训练以及优化这些网络。 2. **激活函数**：例如sigmoid、ReLU及Leaky ReLU等，在引入非线性方面发挥重要作用，使得神经网络能够学习到复杂的模式特征。其中ReLU因其计算效率高且较少受到梯度消失问题的影响而被广泛采用。 3. **反向传播算法**：这是深度学习中的主要优化方法之一，用于求解损失函数对于模型参数的导数，并据此更新这些参数值。在训练过程中，这一过程极为关键。 4. **损失函数**：包括但不限于均方误差和交叉熵等类型，它们的作用是衡量模型预测结果与实际目标之间的差距大小。选择合适的损失函数对提升模型性能具有重要影响。 5. **优化器**：如随机梯度下降（SGD）、动量优化（Momentum）及Adam等方法，控制参数更新的速度和方向以帮助模型更快地收敛至最优解位置。 6. **卷积神经网络（CNN）**：在图像识别与计算机视觉任务中被广泛应用。该类网络通过利用特定层结构来提取有意义的特征信息。 7. **循环神经网络（RNN）及其变体LSTM和GRU**：适用于处理序列数据，如自然语言处理等场景。这些模型解决了传统RNN存在的长期依赖问题。 8. **深度学习框架**：例如TensorFlow、PyTorch及Keras等工具库，提供了高效便捷的手段以简化模型构建与训练流程。 9. **数据预处理技术**：包括归一化、填充和降噪等多种方法的应用可以提高模型的学习效率和效果表现。 10. **评估与调优策略**：通过交叉验证或学习曲线分析等途径来衡量并改进现有模型的性能水平；同时，还可以借助超参数调整进一步优化模型的表现力。 11. **保存与加载训练完成后的深度学习模型**：学会将经过充分训练得到的最佳状态进行存档，并在未来需要时能够快速恢复使用或者继续后续的学习过程。 12. **实际应用部署**：把已经成功训练出来的深度学习模型应用于真实问题当中，比如在Web服务或移动设备上运行等场景下实现其价值。 通过参加SWUST的深度学习实验项目，你将有机会亲身体验并掌握上述理论知识的实际操作方法。这不仅有助于加深对相关概念的理解程度，还能有效提升解决实际问题的能力水平。整个实验过程可能涵盖数据集准备、模型设计与训练、验证测试及结果解释等多个重要环节，确保参与者能够全面了解和熟悉深度学习技术的各个关键点。
     
  • 北京交通大学计算思维综合训练课程编程练习参考答案
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    《北京交通大学计算思维综合训练课程编程练习参考答案》是一本针对在校学生设计的学习资料，包含了大量编程练习题目的解答和解析，旨在帮助学生掌握编程技巧，提高解决实际问题的能力。 从input & output I到子串共有33道题目。使用C、C++、Java、Python编写，所有代码均通过平台的所有测试案例。提供的代码仅供参考，请勿直接抄袭！