Advertisement

北交大实验4_循环神经网络实验

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 北交大实验4_循环神经网络实验
    优质
    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
    优质
    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《深度学习》课程实验四：循环神经网络的源代码
    优质
    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。
     
  • 用Python实现循环神经网络(RNN)
    优质
    本文章介绍了如何使用Python语言构建和训练一个简单的循环神经网络模型（RNN），适用于对自然语言处理或时间序列预测感兴趣的读者。 基于Python的循环神经网络（RNN）实现涉及使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来构建能够处理序列数据的模型。在实践中，这包括定义隐藏层的状态更新函数以及输出预测值的方式。通过这种方式，RNN可以捕捉到时间序列中的长期依赖关系，并应用于诸如自然语言处理、语音识别和时间序列预测等领域。 实现一个基本的循环神经网络通常需要以下步骤： 1. 导入所需的库：例如numpy, matplotlib, tensorflow或pytorch。 2. 准备数据集：这包括预处理文本或者其它形式的时间序列数据，以便于模型训练。 3. 定义RNN架构：选择合适的激活函数、隐藏层的数量以及每个隐藏层的神经元数量等参数。可以使用LSTM（长短期记忆网络）或GRU（门控循环单元）来改进标准RNN的表现和稳定性问题。 4. 训练模型：通过反向传播算法调整权重，以最小化损失函数值，并在验证集上评估性能。 5. 测试与应用：最后，在测试数据集上进行预测并分析结果。
     
  • 北京交通大学《深度学习》课程实验2：前馈神经网络
    优质
    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。
     
  • 实验三 神经网络（一）
    优质
    本实验为神经网络基础入门课程的第一部分，旨在通过理论讲解与实践操作相结合的方式，介绍神经网络的基本概念、结构和工作原理。参与者将构建简单的前馈神经网络模型，并进行初步训练以理解其基本运作机制。 本实验主要关注神经网络及其反向传播（BP）算法的原理与应用。其目的是让学生理解神经网络结构、掌握反向传播训练过程，并通过实践熟悉前馈网络的工作方式。 反向传播是一种多层前馈神经网络，采用反向传播算法调整权重以最小化预测输出和实际目标之间的误差。实验中，学生可通过改变网络的拓扑结构、参数设置及训练数据来观察这些因素如何影响训练结果。训练数据集包括不同输入x1至x3及其相应的输出y，用于完成特定任务。 实验内容涵盖设计简单的感知器以实现逻辑运算（如与、或和非）。例如，一个感知器可以解决多数赞成表决问题：根据多个输入的正负值决定输出是正值还是负值。另外，异或问题是另一个例子；然而，在训练误差很小的情况下，所构建网络仍无法正确处理特定输入组合（如1, 1）的问题。 实验还涉及通过神经网络求解布尔逻辑任务，并强调初始权重设定对训练过程和结果的影响：不当的权重设置可能导致难以完成训练或者获得不准确的结果。此外，一个特殊应用是使用感知器判断三个整数乘积是否为奇数或偶数。此情况下，感知器有四个输入，其中一个固定值设为1；其余对应于输入整数，并通过转换（即1代表奇数、-1表示偶数）来更新权重以接近正确的判定结果。初始权重设定为(0.3, 0.2, 0.5, -0.3)，并通过反向传播算法不断调整，使感知器在多次迭代后能够准确预测输入整数乘积的奇偶性。 实验提供了一个深入理解和应用神经网络的机会，从基础训练到复杂问题解决。同时强调了权重初始化和选择合适训练数据的重要性。通过实践操作，学生可以更好地掌握理论知识并为未来的人工智能与机器学习研究打下坚实的基础。
     
  • 循环神经网络(RNN)
    优质
    循环神经网络（RNN）是一种人工神经网络模型，特别适用于处理序列数据。它通过记忆先前输入信息来影响当前状态输出，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。 李宏毅教授关于RNN循环神经网络的讲解可以帮助学习者更好地理解什么是RNN。
     
  • Elman循环神经网络
    优质
    Elman循环神经网络是一种具有短期记忆功能的人工神经网络模型，通过引入隐含层之间的反馈连接来处理序列数据和时间动态问题。 Elman是一种反馈型神经网络，在前馈式网络的隐含层增加了承接层。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 忆阻器神经网络实验
    优质
    简介：本项目致力于研究忆阻器在构建人工神经网络中的应用潜力，通过实验探索其独特的记忆和学习特性，以期推动类脑计算技术的发展。 发表在IEEE上的一篇关于忆阻神经网络的数值实验代码的文章。