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【WHUT】《人工智能概论》大作业2：人工神经网络实验报告 *实验报告*

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简介：
本实验报告为武汉理工大学《人工智能概论》课程第二项大作业，主要内容是关于人工神经网络的研究与实践，包括理论分析、模型构建及实验验证。通过本次实验，深入探讨了人工神经网络的工作原理及其应用价值。 完成了MNIST手写体识别实验，在华为云ModelArts平台上使用MindSpore深度学习框架实现了一个简单的图片分类实验。整个流程包括：处理需要的数据集（这里使用了MNIST数据集）、定义一个网络（这里我们使用LeNet网络）、定义损失函数和优化器、加载数据集并进行训练，训练完成后查看结果及保存模型文件、加载保存的模型进行推理以及验证模型精度（通过加载测试数据集和训练后的模型）。

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  • 【WHUT】《人工智能概论》大作业2：人工神经网络实验报告 *实验报告*
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    本实验报告为武汉理工大学《人工智能概论》课程第二项大作业，主要内容是关于人工神经网络的研究与实践，包括理论分析、模型构建及实验验证。通过本次实验，深入探讨了人工神经网络的工作原理及其应用价值。 完成了MNIST手写体识别实验，在华为云ModelArts平台上使用MindSpore深度学习框架实现了一个简单的图片分类实验。整个流程包括：处理需要的数据集（这里使用了MNIST数据集）、定义一个网络（这里我们使用LeNet网络）、定义损失函数和优化器、加载数据集并进行训练，训练完成后查看结果及保存模型文件、加载保存的模型进行推理以及验证模型精度（通过加载测试数据集和训练后的模型）。
     
  • 【WHUT】《人工智能概论》课程实验报告：A*算法仿真试验
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    本简介为《人工智能概论》课程中关于A*算法仿真实验的总结报告。内容涵盖算法原理、实验设计及实现细节，旨在通过实践加深对搜索算法的理解和应用能力。 请下载并安装附件（虚拟实验软件-启发式搜索.rar）里的智能搜索算法教学实验系统，并按照以下步骤进行A*算法的仿真实验： 1. 单击“A*算法介绍”，回顾A*算法的基本原理。 2. 在“A*算法演示程序”中，选择“自动寻路问题演示”进行仿真实验： 2.1 设置起点、终点和障碍物：选中“起点”并单击某一方格可设置起点，选中“终点”并单击某一方格可设置终点；选中“墙”并单击若干个方格以添加障碍物。若要清除所有设置，请点击“重置”。 2.2 运行A*算法：点击“开始”，可以看到当前节点的代价g（搜索深度，即已经经过的步数）、估计代价h（起点到终点的曼哈顿距离）以及估价函数值f（f=g+h）。通过单击若干次“下一步”来逐步查看扩展的状态节点。深蓝色边框表示正在扩展的状态节点；天蓝色方格代表open表中的待扩展状态；灰色方格则为已加入closed表且不再被考虑的节点，直至搜索到终点或者点击“继续”，直接跳至最终结果。如果需要重新开始实验，请单击“重置”。 2.3 结果记录：请拍摄或截图显示达到目标位置时的状态图，并记录下A*算法的具体过程和关键数据点。 请注意按照上述步骤操作，以确保顺利完成仿真实验并准确理解A*算法的工作机制。
     
  • 人工智能实验报告
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    本实验报告深入探讨了人工智能的基本原理和技术应用，通过编程实践和算法优化，旨在提升机器学习模型的准确性和效率。 昆明理工大学提供的《人工智能》课程资料涵盖了计算机科学技术、物联网工程等相关专业的学习内容，并要求学生提交实验报告。
     
  • 人工智能导论实验报告.docx
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    《人工智能导论实验报告》涵盖了人工智能基础知识的学习与应用实践，包括机器学习、自然语言处理等领域的基础实验。报告详细记录了各项实验的操作步骤、结果分析及心得体会，旨在加深对AI技术原理的理解和实际操作能力的培养。 1. 按学号计算初始权重：初始权重为 W1(0)=[-0.27, -0.41]’ 和 b1(0)=[-0.48, -0.13]，W2(0)=[0.09, -0.17]’ 以及 b2(0)=0.48。每位同学提取自己学号的最后四位数字，分别除以十后加到上述初始权重 W1、B1、W2 和 B2 上。 例如：假设某位同学学号为 XXXX9041，则该题目中的权重更新应为 W1 += 0.5, B1 += 0.6, W2 += 0.7, B2 += 0.8。 2. 完成三次迭代计算的执行情况：一次前向计算加一次后向计算构成一次完整的迭代。第一次迭代开始时，以按学号得出的初始权重为起始点；第二次迭代从第一次迭代更新后的权重值作为起点进行；第三次同样以此类推。在完成三次迭代中的每次前向计算之后，需要验证误差是否有所减少。
     
  • 广东工业大学人工智能实验报告
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    《广东工业大学人工智能实验报告》记录了学生在人工智能课程中的实践经历与研究成果，涵盖机器学习、数据挖掘及深度学习等多个领域。 广工人工智能实验报告完整版包括源代码和实验报告。
     
  • 人工智能实验的报告
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    本报告详尽记录了在人工智能领域的多项实验研究，涵盖了机器学习、深度学习以及自然语言处理等关键技术的应用与探索。 课程学习的人工智能实验包括具体的代码、实验报告以及结果图片。
     
  • 神经网络实验报告概述
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    本实验报告深入探讨了神经网络的基本原理和应用实践，通过理论分析与编程实现相结合的方式，详细记录了在不同数据集上的实验结果及优化过程。 神经网络导论两个实验包括Adaline的LMS算法和双向联想记忆。
     
  • 人工智能导论课程实验报告
    优质
    本实验报告为《人工智能导论》课程设计，涵盖了机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域的基础实验，旨在通过实践加深学生对AI理论的理解与应用。 这是人工智能导论课的一些优秀实验报告，包括产生式系统实验报告、模糊推理系统实验报告、遗传算法实验一的实验报告以及基于神经网络的模式识别实验报告。
     
  • 哈工大人工智能导论实验代码和报告
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    本资源包含哈尔滨工业大学《人工智能导论》课程的实验代码与报告，旨在帮助学生通过实践深入理解人工智能的基本概念和技术。 哈工大人工智能导论课程包含代码及实验报告内容。这是2017年秋季学期的相关资料。