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首页/AI 人工智能入门 · 微软 12 周课/使用我们自己的框架进行MNIST分类

课程目录

  1. 01人工智能简介
  2. 02知识表示与专家系统
  3. 03神经网络简介
  4. 04神经网络入门:感知机
  5. 05使用感知器进行多类别分类
  6. 06神经网络简介:多层感知机
  7. 07使用我们自己的框架进行MNIST分类
  8. 08神经网络框架
  9. 09使用 PyTorch/TensorFlow 进行分类
  10. 10计算机视觉
  11. 11计算机视觉简介
  12. 12使用光流检测运动
  13. 13卷积神经网络
  14. 14宠物面部分类
  15. 15预训练网络与迁移学习
  16. 16使用迁移学习对牛津宠物进行分类
  17. 17自动编码器
  18. 18生成对抗网络
  19. 19目标检测
  20. 20使用好莱坞头部数据集进行头部检测
  21. 21分割
  22. 22人体分割
  23. 23自然语言处理
  24. 24将文本表示为张量
  25. 25嵌入
  26. 26语言建模
  27. 27训练 Skip-Gram 模型
  28. 28循环神经网络
  29. 29生成网络
  30. 30使用 RNN 进行词级文本生成
  31. 31注意机制与Transformer
  32. 32命名实体识别
  33. 33命名实体识别 (NER)
  34. 34预训练大型语言模型
  35. 35遗传算法
  36. 36深度强化学习
  37. 37other-deeprl-lab
  38. 38多智能体系统
  39. 39伦理与负责任的人工智能
  40. 40多模态网络
第 07 课1 小时

使用我们自己的框架进行MNIST分类

来自[AI初学者课程](https://github.com/microsoft/ai-for-beginners)的实验任务。

课程内容

使用我们自己的框架进行MNIST分类

来自AI初学者课程的实验任务。

任务

使用1层、2层和3层感知器解决MNIST手写数字分类问题。使用我们在课程中开发的神经网络框架完成任务。

起始笔记本

通过打开MyFW_MNIST.ipynb开始实验。

问题

完成实验后,尝试回答以下问题:

  • 层间激活函数是否会影响网络性能?
  • 对于这个任务,我们是否需要2层或3层的网络?
  • 在训练网络时是否遇到任何问题?特别是在层数增加时。
  • 网络的权重在训练过程中如何变化?你可以绘制权重最大绝对值与训练轮次的关系图来理解它们之间的关系。

免责声明:
本文档使用AI翻译服务 Co-op Translator 进行翻译。尽管我们努力确保翻译的准确性,但请注意,自动翻译可能包含错误或不准确之处。应以原文档的原始语言版本为权威来源。对于关键信息,建议使用专业人工翻译。我们对于因使用此翻译而引起的任何误解或误读不承担责任。

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