每一层按照四个元素进行说明

时间: 2023-08-04 18:08:41 浏览: 54
好的,我来为您详细说明每一层按照四个元素的设计: 0层: - 数据流:用户提交申请、部门审核申请、面试官评价申请、组织管理系统。 - 外部实体:用户、部门、面试官、组织管理部门。 - 数据存储:无。 - 处理:用户提交申请、部门审核申请、面试官评价申请、组织管理系统。 1层: - 数据流:用户提交个人简历、部门查看招新数据、面试官评价简历、组织管理部门。 - 外部实体:用户、部门、面试官、组织管理部门。 - 数据存储:个人简历、招新数据。 - 处理:用户填写个人简历、部门查看招新数据、面试官评价用户简历、组织管理部门的招新时间和部门信息。 2层: - 数据流:用户填写个人简历、部门查看新投递数据、已面试数据、淘汰数据、录取名单、招新数据,面试官评价用户简历,组织管理部门的招新时间和部门信息。 - 外部实体:用户、部门、面试官、组织管理部门。 - 数据存储:个人基本信息、教育经历、实习经历、项目经历、获奖情况、新投递数据、已面试数据、淘汰数据、录取名单、招新数据。 - 处理:用户填写个人基本信息、教育经历、实习经历、项目经历、获奖情况等详细信息,部门查看新投递数据、已面试数据、淘汰数据、录取名单和招新数据的详细说明,面试官对用户进行评价,组织管理部门的招新时间和部门信息。 3层: - 数据流:用户填写个人基本信息、教育经历、实习经历、项目经历、获奖情况,部门查看非本部门用户向本部门投递的简历,面试官对用户进行评价。 - 外部实体:用户、部门、面试官。 - 数据存储:个人基本信息、教育经历、实习经历、项目经历、获奖情况、非本部门投递的简历。 - 处理:用户填写个人基本信息、教育经历、实习经历、项目经历、获奖情况等详细信息,部门查看非本部门用户向本部门投递的简历的详细信息,面试官对简历进行点评。 4层: - 数据流:用户填写个人基本信息、学习专业、联系方式,部门查看非本部门用户向本部门投递的简历的详细信息,面试官对简历进行点评。 - 外部实体:用户、部门、面试官。 - 数据存储:个人基本信息、学习专业、联系方式、非本部门投递的简历的详细信息。 - 处理:用户填写个人基本信息、学习专业、联系方式等,部门查看非本部门用户向本部门投递的简历的详细信息,面试官对简历进行点评。

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2.定义softmax函数,根据输入x=[0.3,2.9,4.0],给出softmax函数的输出,并对输出结果求和。 3.获取数据并初始化网络(提供代码),调用get_data和init_network函数,并输出x_train, t_train,x_test,t_test,以及network中每层参数的shape(一共三层) #获取mnist数据 def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_train,t_train,x_test, t_test #初始化网络结构,network是字典,保存每一层网络参数W和b def init_network(): with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f: network = pickle.load(f) return network 4.定义predict函数,进行手写数字的识别。 识别方法: 假设输入手写数字图像为x,维数为784(28*28的图像拉成一维向量),第一层网络权值为W1(维数784, 50),b1(维数为50),第一层网络输出:z1=sigmoid(x*W1+b2)。第二层网络权值为W2(维数50, 100),b2(维数为100),第二层网络输出:z2=sigmoid(z1*W2+b2)。第三层网络权值为W3(维数100, 10),b3(维数为10),第三层网络输出(即识别结果):p=softmax(z2*W3+b3),p是向量,维数为10(类别数),表示图像x属于每一个类别的概率,例如p=[0, 0, 0.95, 0.05, 0, 0, 0, 0, 0, 0],表示x属于第三类(数字2)的概率为0.95,属于第四类(数字3)的概率为0.05,属于其他类别的概率为0. 由于x属于第三类的概率最大,因此,x属于第三类。 5.进行手写数字识别分类准确度的计算(总体分类精度),输出分类准确度。 例如测试数据数量为100,其中正确分类的数量为92,那么分类精度=92/100=0.92。

“count <- 1 #说明是第几个模型 for (nhidden in 1:3) #一层隐藏层,选用1至3个隐藏单元 { ##考虑使用规则化方法建立多层感知器模型,考虑权衰减常数的四种取值 for (idecay in 1:4) { cdecay <- 0.1^idecay #权衰减常数为0.1的幂,幂的指数为idecay mlp_model <- mlp(x_train,y_train, inputsTest=x_valid,targetsTest=y_valid, maxit=300,size=c(nhidden), learnFunc ="BackpropWeightDecay", learnFuncParams=c(0.1,cdecay,0,0)) #使用mlp函数建立多层感知器模型。 # learnFunc ="BackpropWeightDecay"指定训练方法为带权衰减的向后传播算法。 # learnFuncParams的第一个元素为学习速率,这里指定为0.1;第二个元素为权衰减常数。 pred_prob_train <- mlp_model$fitted.values pred_class_train <- rep(1,length(traindata$Outcome)) pred_class_train[pred_prob_train[,2]>1/6] <- 2 Alltrainfit$nhidden[count] <- nhidden Alltrainfit$cdecay[count] <- cdecay Alltrainfit$totalloss[count] <- 5*length(pred_class_train[traindata$Outcome==1 & pred_class_train==0])+ 1*length(pred_class_train[traindata$Outcome==0 & pred_class_train==1]) pred_prob_valid <- mlp_model$fittedTestValues pred_class_valid <- rep(1,length(validdata$Outcome)) pred_class_valid[pred_prob_valid[,2]>1/6] <- 2 Allvalidfit$nhidden[count] <- nhidden Allvalidfit$cdecay[count] <- cdecay Allvalidfit$totalloss[count] <- 5*length(pred_class_valid[validdata$Outcome==1 & pred_class_valid==0])+ 1*length(pred_class_valid[validdata$Outcome==0 & pred_class_valid==1]) assign(paste("diabetes_MLP",nhidden,"_WD",idecay,sep=""),mlp_model) #将模型记录在指定名称(diabetes_MLP1_WD1等)的对象中。 count <- count+1 } } diabetes_MLP_models <- list(diabetes_MLP1_WD1,diabetes_MLP1_WD2, diabetes_MLP1_WD3,diabetes_MLP1_WD4, diabetes_MLP2_WD1,diabetes_MLP2_WD2, diabetes_MLP2_WD3,diabetes_MLP2_WD4, diabetes_MLP3_WD1,diabetes_MLP3_WD2, diabetes_MLP3_WD3,diabetes_MLP3_WD4) #将12个模型放在列表diabetes_MLP_Models中 diabetes_MLP_models saveRDS(diabetes_MLP_models,"out/diabetes_MLP_models.rds") #将该列表保留在文件中,以后可以用readRDS函数从文件中读取 readRDS("out/diabetes_MLP_models.rds") pre <- predict(diabetes_MLP2_WD4,x_train,type="prob") pre <- predict(diabetes_MLP2_WD4,x_valid,type="prob")”

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