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-ITADN社区

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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。

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。

北京交通大学《深度学习》课程实验三：卷积神经网络、空洞卷积与残差神经网络实践

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本课程实验为北京交通大学《深度学习》系列之一，聚焦于卷积神经网络(CNN)、空洞卷积及残差神经网络的深入探索和实际应用，旨在通过理论联系实践的方式提升学生在图像识别领域的技术能力。二维卷积实验（平台课与专业课要求相同） 1.手写实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）。 2.利用torch.nn库实现二维卷积，在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）。 3.对比不同超参数的影响，包括但不限于卷积层数、卷积核大小、batchsize和学习率(lr)。选取其中1-2个参数进行深入分析。 4.在PyTorch中实现经典模型AlexNet，并至少在一个数据集上进行实验分析（平台课学生选做，专业课学生必做）。若无GPU环境，则需完成模型的构建部分即可。 5.使用前馈神经网络模型进行实验并与卷积模型的结果对比分析（可选）。空洞卷积实验（仅限专业课程） 1.利用torch.nn实现空洞卷积，并确保膨胀率(dilation)满足HDC条件，例如采用序列1,2,5。需要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度和Loss变化等角度分析结果（最好使用图表展示）。需将所得的空洞卷积模型实验结果与常规二维卷积模型的结果进行对比。残差网络实验（仅限专业课程） 1.实现给定任务。

北交大实验4_循环神经网络实验

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本实验为北京交通大学“循环神经网络”课程的一部分，旨在通过实践加深学生对循环神经网络的理解和应用能力。参与者将掌握RNN的基本原理及其在序列数据处理中的应用。手动实现循环神经网络RNN，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度和Loss变化等方面分析实验结果；使用torch.nn.rnn实现循环神经网络，在至少一个数据集上进行实验，同样地，从训练时间、预测精度以及Loss变化等角度来评估实验效果。

北交大实验4-循环神经网络实验

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本实验为北京交通大学《实验4-循环神经网络》课程内容，旨在通过实践操作加深学生对循环神经网络的理解与应用技能。参与者将学习并实现基础的RNN模型及其变种，并应用于实际问题解决中。手动实现循环神经网络RNN，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度和Loss变化等方面分析实验结果。使用torch.nn.rnn实现循环神经网络，在相同或不同的数据集上进行实验，同样从训练时间、预测精度和Loss变化等角度来评估模型的性能。

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。

深度学习中的循环神经网络RNN及其代码实现-学习心得笔记

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本笔记深入探讨了深度学习中循环神经网络（RNN）的工作原理，并分享了相关的代码实践和学习体会。适合对自然语言处理等领域感兴趣的读者参考。本资源主要展示使用Pytorch构建RNN项目的测试结果，并附有每一步代码的见解注释和个人理解。此外，还包含在代码运行过程中生成的数据格式展示以及部分函数介绍。该资源分为两个方面：一是循环神经网络（RNN）原理介绍；二是对RNN代码实现进行分析，包括了使用torch中的不同方法来构建RNN，并介绍了相关的参数和参考文章。这些内容适合初学者学习RNN时作为参考资料，但需要注意甄别可能存在的一些错误之处。

深度学习与神经网络实验1

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本课程为学生提供实践平台，探索深度学习和神经网络的核心概念和技术。通过一系列实验项目，学员将掌握模型构建、训练及优化技巧。请使用线性回归模型拟合以下两组数据（也可以选择逻辑回归或感知器算法）。第一组数据为：[1, 1], [2, 3], [2, 1], [1, 0], [5, 2], [4, 0], [3, 1], [4, 3], [7, 3]。第二组数据为：[0.067732, 3.176513],[0.427810, 3.816464],[0.995731, 4.550095],[0.738336, 4.256571],[0.981083, 4.560815],[0.526171, 3.929515],[0.378887, 3.526170],[0.033859, 3.156393],[0.132791, 3.110301],[0.138306, 3.149813],[0.247809, 3.476346],[0.648270, 4.119688],[0.731209, 4.282233],[0.236833, 3.486582],[0.969788, 4.655492],[0.607492, 3.965162],[0.358622, 3.514900],[0.147846, 3.125947]。

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