西瓜书 神经网络习题

《西瓜书》是指由周志华教授编写的《机器学习》一书，因其封面的西瓜图案而得名。这本书是机器学习领域的入门经典之一，广泛被学术界和工业界人士所推崇。在《西瓜书》中，神经网络作为机器学习的一个重要分支，自然也占有一定的章节。神经网络习题通常涉及以下几个方面：

1. 神经网络基础：包括感知机、多层前馈神经网络等基础概念，以及它们的工作原理和数学表达。

2. 反向传播算法：这是一种学习算法，用于训练神经网络，特别是多层神经网络的权重。习题可能会要求读者实现或者理解反向传播的过程。

3. 神经网络的优化与泛化：涉及如何通过调整网络结构和参数来提高模型性能的问题，以及如何防止过拟合和欠拟合。

4. 深度学习中的特殊神经网络结构：例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，习题可能要求了解这些网络的特定用途和结构特点。

由于《西瓜书》中的神经网络习题是教材性质的内容，其目的是加深对理论知识的理解和应用，因此具体的习题内容会围绕书中的知识点进行设计。

相关问题

机器学习神经网络练习题

好的，以下是一些机器学习和神经网络的练习题：

1. 使用MNIST数据集，构建一个多层神经网络，实现手写数字的分类任务。可以尝试使用不同的激活函数、优化器、学习率等参数，比较它们的性能。

2. 使用CIFAR-10数据集，构建一个卷积神经网络，实现图像分类任务。可以尝试使用不同的卷积层数、池化层数、Dropout层数等参数，比较它们的性能。

3. 实现一个简单的线性回归模型，使用随机梯度下降算法训练模型，预测房价。

4. 实现一个简单的逻辑回归模型，使用批量梯度下降算法训练模型，预测肿瘤是否为恶性。

5. 使用Kaggle上的某个数据集（如Titanic生存预测），尝试使用各种机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）进行建模，比较它们的性能。

以上是一些机器学习和神经网络的练习题，希望对你有所帮助。

cnn卷积神经网络练习题

CNN相对于全连接的DNN有以下优势：（1）由于只是局部连接，同时高度复用weight，CNN比全连接DNN少很多参数，这使得它训练更快，减少了过拟合的风险，需要的训练集小得多。（2）当CNN学习到检测某个特征的核（kernel）的时候，它可以在图片的任何位置检测到这个特征。而DNN在某个位置学习到某个特征，它只能在这个位置识别它。由于图片一般有很多重复的特征，CNN在分类等领域可以用更少的训练集比DNN泛化地好得多。（3）CNN的架构嵌入了先验知识，较低层一般发现图片中小区域里的特征，较高层把这些低级别的特征组合成更大的特征。这适用于大多数自然图像，与DNN相比，CNN具有决定性优势。

对于题目中的CNN练习题，由三个卷积层组成，kernel=3 × 3，stride=2，padding=SAME。最低层输出100个特征映射，中间层200个特征映射，最高层400个特征映射。输入是200×300的RGB图片。那么：
（1）第一层卷积后的特征映射大小为100×150×100。
（2）第二层卷积后的特征映射大小为50×75×200。
（3）第三层卷积后的特征映射大小为25×38×400。
（4）最后一层卷积后的输出大小为25×38×400。
（5）如果要使用全连接层进行分类，需要将输出reshape成一个向量，大小为25×38×400=380000，然后输入到全连接层中。