江汉大学2019—2020学年第一学期。
大作业考核考核要求及评分标准。
课程名称： 《人工智能》
专业数据科学。
学生学号162208100016
学生姓名位验苏。
人工智能》大作业考核要求。
1 作业题目。
1）基于人工神经网络的手写数字识别。
2）掌握分析人工智能搜索、知识表示、机器学习等技术的能力，使学生对人工智能领域的技术发展有整体认识，了解基本问题，理解基本原理，掌握基本方法。
3）运用人工智能基本原理，解决简单的实际问题，通过课程编程作业，达到能够在实验环境中运用至少一项人工智能基本技术。程序环境matlab或python等，上交全部工程文件、程序**、word报告文档。
2 作业基本内容。
在本次大作业中，请大家查阅相关资料， 分析和研究以下内容：
1） 介绍机器学习方法。
2） 人工神经网络基本原理
3） 判别器思路。
4） 神经网络程序设计，对手写数字数据识别。
5） 运行环境说明。
6） 实验数据：6万张训练手写数字图库或matlab环境用手写数字数据，可自行**mnist手写数字图库数据。
3 结果评测指标。
3.1工程设计，提交文档内容。
1） 机器学习方法10分。
2） 说明人工神经网络模型结构25分。
3） 运行环境说明5分。
4） 源程序和程序**设计与说明25分。
5） 运行截图 20分。
6） 实验结果比较与分析（至少有两种方法或模型比较10分。
7） 心得体会与总结5分。
运行模型工程截屏粘贴此处，如下图：
上交文档统一压缩到一个文件，文件名为：学号+姓名。
4 提交时间2023年12月30日集体提交。
通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
人工神经网络的构成是。
网络层：从左往右，从0开始计数，第0层称为输入层，第l-1层称为输出层，中间的层称为隐藏层。
神经元，即节点，可以理解为一个潜在特征。
激活函数，一般是非线性函数，常用的有sigmod函数，relu函数，softmax函数。对于中间层的节点，可以选用sigmoid函数。对于输出层的节点，根据输出值的特点，选用相应的函数作为输出层节点的激活函数，如果是二分类的，选用sigmoid函数，多分类的选用softmax函数，只取非负值的选用relu函数。
学习方式：神经网络寻找潜在特征的方式，实际上通过训练确定下各个连接权重值。这些权重值即是整个网络的参数。
训练参数的方法跟前面广义线性模型的训练方式是一样的，即是从某一准则确定出一个损失函数，最值化这个损失函数，在这个过程中调整网络的参数。
一般而言，可以从两个角度来确定损失函数：
几何角度。通过输出值与样本标签值的距离定义损失函数，当我们采用欧式距离时，损失函数为：
概率角度。如果输出值可以看成一个概率值，那么可以根据似然原理定义损失函数。对于k分类标签值，对数似然函数为：
利用迭代算法来最值化损失函数，在bp神经网络中，用的是梯度迭代法。
误差逆传播算法（bp算法）
通过迭代来处理训练集中的实例；
对比经过神经网络后**值与真实值之间的差；
反方向（从输出层=>隐藏层=>输入层）来最小化误差，来更新每个连接的权重；
算法详细介绍：
输入：数据集、学习率、一个多层神经网络构架；
输出：一个训练好的神经网络；
初始化权重和偏向：随机初始化在-1到1之间（或者其他），每个单元有一个偏向；对于每一个训练实例x，执行以下步骤：
1、由输入层向前传送：
结合神经网络示意图进行分析：
由输入层到隐藏层：
由隐藏层到输出层：
两个公式进行总结，可以得到：
ij为当前层单元值，oi为上一层的单元值，wij为两层之间，连接两个单元值的权重值，θj为每一层的偏向值。我们要对每一层的输出进行非线性的转换，示意图如下：
当前层输出为ij,f为非线性转化函数，又称为激活函数，定义如下：
这样就可以通过输入值正向得到每一层的输出值。
根据误差反向传送对于输出层：其中。
对于隐藏层：
权重更新：其中l为学习率：
偏向更新：3、终止条件。
偏重的更新低于某个阈值；
**的错误率低于某个阈值；
达到预设一定的循环次数；
人工智能大作业
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