利用TensorFlow和Keras实现MNIST手写体识别：MLP与CNN深度学习实验

本实验指导书针对人工智能导论课程，主要涉及多层感知器（Multi-Layer Perceptron, MLP）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在图像分类任务中的应用，特别是使用TensorFlow或Keras这两个深度学习框架在Jupyter Notebook环境中进行实践。 1. 实验环境配置： - 学生需要安装Anaconda3科学计算平台，这包含了必要的Python库环境。 - 必须安装Keras和TensorFlow，它们是构建深度学习模型的基础工具。 - OpenCV用于图像处理，虽然不是核心实验部分，但可能在预处理阶段有所用。 - sklearn库则提供了机器学习算法的辅助支持。 2. 实验目标： - 应用所学的人工智能理论，特别是多层感知器和卷积神经网络原理，来解决实际的图像分类问题。 - 通过MNIST数据集训练模型并评估其性能，了解深度学习在手写数字识别中的有效性。 3. 实验内容： - **卷积神经网络**：利用Keras或TensorFlow搭建CNN模型，对MNIST数据集进行训练，实现对28x28像素的灰度手写数字图像的分类。学生需要编写代码，实现网络结构，如卷积层、池化层和全连接层，并计算测试集的准确率。 - **多层感知器（MLP）**：同样使用深度学习框架，构建一个多层的神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层，对MNIST数据进行图像分类，输出测试集的准确率。这个部分将展示如何处理非图像数据的特征提取和分类。 4. 数据集： - MNIST数据集，包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，用于模型的训练和验证。每张图像都是28x28像素的灰度图像，对应0到9的手写数字类别。 5. 实验步骤： - 数据集导入：使用提供的代码示例加载MNIST数据，并将其划分为训练集和测试集。 - 模型构建：根据实验目标，分别构建CNN和MLP模型，调整参数，如层数、节点数等。 - 训练与验证：使用训练集对模型进行训练，定期在测试集上评估模型性能。 - 结果输出：记录模型在测试集上的准确率，作为实验结果的指标。 6. 实验验收： - 学生需要提交Jupyter Notebook文件，展示模型训练过程、关键代码片段以及最终测试集的准确率。实验成果应该清晰地展示出多层感知器和卷积神经网络在图像分类任务中的区别和各自的性能。 通过这个实验，学生将深入理解深度学习在手写数字识别中的应用，同时掌握使用现代深度学习框架进行模型开发和评估的基本技能。