"深度学习实验手册：三层神经网络设计与实现"

据第二章实验手册（北大版）1背景知识，神经网络通常由多个基本的网络层堆叠而成。本实验中的三层全连接神经网络由三个全连接层构成，在每两个全连接层之间会插入ReLU激活函数。神经网络设计是设计复杂深度学习算法/应用的基础，本章将介绍如何设计一个三层神经网络模型来实现手写数字分类。首先介绍如何利用高级编程语言Python搭建神经网络训练和推断框架来实现手写数字分类的训练和使用。随后介绍如何移植到深度学习处理器DLP上实现手写数字分类。由于当前教学使用的DLP仅支持推断功能，因此本书中DLP相关实验仅实现神经网络推断功能。 在2.1基于三层神经网络实现手写数字分类中，实验的目的包括掌握神经网络的设计原理，熟练掌握神经网络的训练和使用方法，能够使用Python语言实现一个三层全连接神经网络模型对手写数字分类的训练和使用。具体包括：1) 实现三层神经网络模型进行手写数字分类，建立一个简单而完整的神经网络工程。通过本实验理解神经网络中基本模块的作用和模块间的关系，为后续建立更复杂的神经网络实验（如风格迁移）奠定基础。2) 利用高级编程语言Python实现神经网络基本单元的前向传播（正向传播）和反向传播计算，加深对神经网络中基本单元的理解，包括全连接层、激活函数、损失函数等基本单元。3) 利用高级编程语言Python实现神经网络的训练和推断过程，掌握神经网络模型的训练方法和参数调整的技巧。 通过本实验，学生将能够深入了解神经网络的设计原理和实现方法，掌握神经网络的基本概念和操作技巧。同时，本实验也将为学生提供一个实际的项目案例，让他们能够亲自动手实现一个简单的神经网络模型，并通过验证实验结果来巩固所学知识，提高实践能力和解决问题的能力。这对于学生将来进行深度学习算法/应用的研究和开发工作将具有重要的指导意义。 综上所述，本实验将通过搭建一个三层全连接神经网络模型来实现手写数字分类，让学生能够深入理解神经网络的基本原理和实现方法，掌握神经网络的训练和使用技巧，并提升其实践能力，为其未来深度学习算法/应用的研究和开发工作打下坚实的基础。