NNDL-Assignment2

【NNDL-Assignment2】是一个与神经网络和深度学习（Neural Networks and Deep Learning, 简称NNDL）相关的课程作业，主要通过使用Jupyter Notebook这一交互式编程环境来完成。Jupyter Notebook是一种广泛应用于数据分析、机器学习和教学的工具，它允许用户在同一个文档中编写代码、展示文本、图像以及执行结果，极大地提升了学习和研究的效率。 在NNDL的学习过程中，我们通常会涉及以下关键知识点： 1. **神经网络基础**：包括感知机、多层前馈网络、反向传播算法等。这些是深度学习的基础，我们需要理解它们的工作原理以及如何通过调整参数来优化模型。 2. **激活函数**：如Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU和elu等，它们在神经网络中起到非线性转换的作用，使得网络能够拟合更复杂的函数。 3. **损失函数**：例如均方误差(MSE)、交叉熵损失(Categorical Crossentropy)等，用于衡量模型预测与真实值之间的差距，是优化过程中的重要指标。 4. **优化器**：如梯度下降、随机梯度下降(SGD)、动量优化、Adam等，它们用于更新网络权重以减小损失函数。 5. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)**：专门用于处理具有网格结构数据（如图像）的网络，包括卷积层、池化层和全连接层等。 6. **循环神经网络(RNN)**：适用于序列数据，如自然语言处理。RNN的特点在于其具有记忆单元，可以处理时间序列中的依赖关系，但存在梯度消失问题。为了解决这个问题，LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元）被广泛采用。 7. **深度学习框架**：如TensorFlow、PyTorch或Keras，这些框架提供了高效的计算库和高级API，使开发者能快速搭建和训练模型。 8. **模型评估与调优**：包括验证集、测试集的划分，准确率、精确率、召回率、F1分数等指标的计算，以及超参数调整。 9. **数据预处理**：包括归一化、标准化、特征缩放、one-hot编码等，是提高模型性能的重要步骤。 10. **模型保存与加载**：为了方便模型的复用和继续训练，我们需要学会如何保存模型的权重和结构，并在后续使用中加载它们。 在NNDL-Assignment2-main这个文件中，可能包含了上述知识点的实现代码、实验结果和解释。通过完成这样的作业，学生能够深入理解神经网络和深度学习的原理，并掌握使用Jupyter Notebook进行实际项目开发的能力。