实验报告——多层感知器神经网络进行目标识别

实验报告——多层感知器神经网络进行目标识别 实验2 使用多层感知器神经网络进行目标识别

【实验目的】

多层感知器(Multi-Layer Perceptron，MLP)也叫人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)，除了输入输出层，它中间可以有多个隐层。最简单的MLP需要有一层隐层，即输入层、隐层和输出层才能称为一个简单的神经网络。通俗而言，神经网络是仿生物神经网络而来的一种技术，通过连接多个特征值，经过线性和非线性的组合，最终完成目标识别。

通过本实验让学生掌握多层感知器神经网络的原理和实现算法，将其应用到目标识别。

【实验条件】

1. 学生自备可运行python或Matlab的电脑。推荐使用Visual Studio Community 2019并使用python进行开发。
2. 学生自行搜索下载FASION-MNIST数据集。

【实验要求】

1. 理解多层感知器神经网络原理，能对BP算法进行阐述和解释。学生应自行研究教材和参考资料。
2. 编写程序，通过多层感知器神经网络完成FASION-MNIST数据集的目标识别。
3. 编写程序，对已经实现的目标识别程序进行精度检测，对结果进行分析。
4. 准备PPT，完成不超过3分钟的报告，讲解自己在研究过程中的心得体会，并回答老师和同学的提问。通过答辩来证明确系自行完成且掌握。
5. 编写实验报告，其要求为：
   1. 使用指定的模板，提交PDF格式的文件；
   2. 实验原理：阐述该实验所涉及的原理，综述其他人的工作
   3. 实验步骤：阐述自己的实现过程，包括程序结构、算法设计、实验记录等，尽量使用图和表提升可读性
   4. 实验分析：对实验的结果进行分析，得出一定的结论
   5. 附录 源代码：将自己的源代码整理好复制到此处，并恰当排版，建议使用等宽字体（比如Consolas）

 实验报告链接如下（附源码，可直接运行）：

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