文章目录

前言
- 环境配置不会请参考下面链接
题目要求
- 1. (简答题)
- - 训练样本：
  - 测试样本：
1.网络结构：
- 网络不会建立请参考下面链接
2.网络超参数：
- 网络超参数不会请参考下面链接
- 学习率：
- 权值初始值：
- 阈值函数：
- 迭代周期上限：
3.收敛曲线：
4.收敛时：
怎么训练网络请点击下面链接
- 迭代周期：233次
- 均方误差值：0.0985
- 权值：
- 训练精确度：误差不超过0.03。可以认为训练精度非常高
- 测试精度达百分之百
分析网络表现：
- 训练精确度达百分之百
- 收敛性：收敛性很好，其收敛曲线很平滑，也单调递减趋于一个极限
- 稳定性：稳定性非常好，不断的训练，收敛值变化不大，均方误差越来越小，变化也不大
总结

前言

环境配置不会请参考下面链接

环境不会配置的请点击我这里去我另外一篇博客观看怎么配置环境.

这次说一下作业要求怎么写了，那个软件怎么使用一定要仔细看有很多细节。

题目要求

1. (简答题)

一．利用以下链接中的应用http://aispace.org/neural/index.shtml，
实现教材第7章第274页7.7.1.4反向传播（BP）网络示例，原始数据（Rpbert~Juliet）和标签（熟人、同胞）见表7.3，训练样本和测试样本划分如下（满分100）：

训练样本：

测试样本：

1画出网络结构（可界面截图）（20分）
2）记录网络超参数，包括学习率、各权值初始值、阈值函数、迭代周期上限（20分）
3）观测并画出收敛曲线（即学习性能或均方误差随迭代周期变化的曲线）（可界面截图）（20分）
4）计算网络收敛时（均方误差低于0.1）的迭代周期数、均方误差值、权值、训练精确度（20分）
5）分析网络表现，包括训练精确度、收敛性、稳定性。（20分）

提醒：如果达到迭代周期上限但误差仍然较大，或者收敛曲线不够平滑（实验者自行评估），则可能要调整网络结构、超参数等，然后重复1）——4），直到在迭代周期上线以内误差低于0.1且得到单调递减、趋于极限的收敛曲线

1.网络结构：

网络不会建立请参考下面链接

怎么创建神经网络结构图请看我另外一篇博客.

2.网络超参数：

网络超参数不会请参考下面链接

关于设置网络超参数请点击这里参考我另外一篇博客.

学习率：

权值初始值：

阈值函数：

迭代周期上限：

3.收敛曲线：

4.收敛时：

怎么训练网络请点击下面链接

关于如何加入训练集测试集和训练请参考我另外一篇博客.

迭代周期：233次

均方误差值：0.0985

权值：

训练精确度：误差不超过0.03。可以认为训练精度非常高

测试精度达百分之百

分析网络表现：

#网络表现非常的好，很好的切合了问题

训练精确度达百分之百

收敛性：收敛性很好，其收敛曲线很平滑，也单调递减趋于一个极限

稳定性：稳定性非常好，不断的训练，收敛值变化不大，均方误差越来越小，变化也不大

总结

这个是我的作业完成情况

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