编程题指南——神经网络1
该题目要求你利用Python编程实现一个简单的神经网络模型来解决分类任务。主要涉及以下几个关键知识点:
1. 函数编写:
- `sigmoid`函数:这是一个激活函数,用于将输入值映射到0到1之间的概率值。其输入是一个实数值,输出是对应输入的sigmoid值。这个函数对于神经网络中的非线性转换至关重要。
- `deriv_sigmoid`函数:这是一个求导函数,用于计算sigmoid函数在特定点的导数,这对于反向传播算法中梯度的计算是必要的,帮助优化网络权重。
2. 损失函数:
- `mse_loss`函数:均方误差(Mean Squared Error, MSE)是用来评估模型预测值与真实值之间差异的一种常用指标。此函数接受预测结果向量和真实标记向量作为输入,计算它们之间的平均平方差。
3. 神经网络训练:
- `train`函数:这是核心功能,它接收训练样本的特征和标记作为输入,通过梯度下降或其他优化算法调整网络参数(w和b),以最小化损失函数。训练过程中可能需要考虑使用更复杂的网络结构、更有效的优化策略(如Adam或Adaboost)、正则化、早期停止等方法来提高模型性能。
4. 预测与输出:
- 使用训练好的神经网络对测试样本进行特征读取,然后进行预测。
- 将预测结果保存为CSV文件,如"学号_ypred.csv",格式应包含学号和预测的类别。
5. 作业流程:
- 编写所需的函数,确保它们的功能正确且符合要求。
- 在`main.py`文件中整合这些函数,参照示例代码完成主程序的神经网络训练部分。
- 对测试样本进行预测,并生成预测结果文件。
- 通过调整模型参数和采用适当的改进策略,确保预测结果足够好,达到较高的评分标准。
6. 提交要求:
- 提交包含main.py文件的代码,以及生成的预测结果文件。
- 遵循题目要求,避免使用预先存在的库或未经个人实现的改进方法。
本题要求你深入理解神经网络的工作原理,熟练运用Python编程实现基础神经网络架构,并结合优化策略提升模型性能。通过完成这些任务,你可以提升自己的编程和机器学习技能。