手工实现MLP神经网络:MNIST手写数字分类与优化探索
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更新于2024-08-05
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苟琪的神经网络第一次作业报告(MG213700091)详细探讨了如何使用多层感知机(MLP)对经典的MNIST手写数字数据集进行分类。MNIST是深度学习入门的常用数据集,因其相对简单,主要目标是理解基础的神经网络结构和实现过程。
作业的核心内容包括:
1. 基准线实现:苟琪首先介绍了最基础的MLP模型,即包含线性层和激活函数(如ReLU,而非sigmoid,以避免梯度消失问题)的架构。线性层的实现涉及forward函数计算输出值、backward函数用于反向传播计算梯度,以及update函数更新权重和偏置。
2. 数据处理:MNIST数据存储在ubyte文件中,需要特殊方式读取,如解析magic number、图像数量、尺寸等。苟琪还构建了自己的数据集类(Dataset)和数据加载器(Dataloader),实现了getitem、len和next等方法,以便高效地处理数据集。
3. 实验与改进:在实现了基本的MLP后,苟琪对任务中的各项改进进行了尝试,包括可能的优化和对比分析。他针对每个改进措施进行了详细的解释,展示了与基准模型的性能对比,并讨论了各自的优缺点。
这份报告不仅展示了神经网络的基本构建,还涵盖了数据预处理、模型训练和优化的重要环节。通过这个项目,苟琪不仅验证了MLP的可行性,还在实践中加深了对神经网络工作原理的理解。值得注意的是,整个过程都是基于numpy库完成的,没有依赖深度学习框架,这显示了对底层算法的扎实掌握。
2019-10-31 上传
2024-10-25 上传
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