源程序+ 数据集+ 实验报告 问题描述： 理解序列数据处理方法，补全面向对象编程中的缺失代码，并使用torch自带数据工具将数据封装为dataloader 分别采用手动方式以及调用接口方式实现RNN、LSTM和GRU，并在至少一种数据集上进行实验 从训练时间、预测精度、Loss变化等角度对比分析RNN、LSTM和GRU在相同数据集上的实验结果（最好使用图表展示） 不同超参数的对比分析（包括hidden_size、batch_size、lr等）选其中至少1-2个进行分析 ps：用户签到数据实验的难度会稍高一些，若在实验中选用，可酌情加分

1.请拟合以下两组数据，用线性回归完成（Logistic回归、感知器或其他线性分类器的其中一种完成拟合即可）。 [x,y]=[（1,1）,(2,3), (2,1),(1,0),(5,2),(4,0),(3,1),(4,3),(7,3)] [x,y]=[[0.067732,3.176513],[0.427810,3.816464],[0.995731,4.550095],[0.738336,4.256571],[0.981083,4.560815],[0.526171,3.929515],[0.378887,3.526170],[0.033859,3.156393],[0.132791,3.110301],[0.138306,3.149813],[0.247809,3.476346],[0.648270,4.119688],[0.731209,4.282233],[0.236833,3.486582],[0.969788,4.655492],[0.607492,3.965162],[0.358622,3.514900],[0.147846,3.125947],[0.637820,4.09

【实验内容和要求】 1. 给定的房屋面积x和价格y X = [[40], [50], [80], [100],[130], [150],[170], [200], [250], [300]] y = [[100],[150],[170], [200],[230], [250],[270], [280], [310], [330]] 请合理指定二次多项式回归以及三次多项式回归的公式。 做最终效果预测的样本 X_test = [[120],[150],[250],[300]] # 用来做最终效果测试 y_test = [[220],[250],[310],[330]] # 用来做最终效果测试

若有以下公式：（1）y = 4x2+6x-3 （2）y = x12+ x22-4x1-2x1x2 （3）y = 3x12+ 5x22-6x1-7x1x2 随机梯度下降与梯度下降求得最小值为多少？ 【请解释其随机梯度下降与梯度下降原理】

利用numpy 和tensorflow 、pytorch 搭建全连接神经网络。使用numpy 实现此练习需要自己手动求导，而tensorflow 和pytorch 具有自动求导机制。 ## 数据集: MNIST数据集包括60000张训练图片和10000张测试图片。图片样本的数量已经足够训练一个很复杂的模型（例如 CNN的深层神经网络）。它经常被用来作为一个新 的模式识别模型的测试用例。而且它也是一个方便学生和研究者们执行用例的数据集。除此之外，MNIST数据集是一个相对较小的数据集，可以在你的笔记本CPUs上面直接执行 ## 题目要求： ​ 补全full_connection_numpy.ipynb 和 full_connection_tensorflow.ipynb中空缺的部分。

深度学习实验报告+代码 实验内容： 1、实验一：深度学习环境配置 2、实验二：特征数据集制作和PR曲线 3、实验三：线性回归及拟合 4、实验四：卷积神经网络应用 5、实验五：生成对抗式网络应用

猫狗分类代码

一、实验基本平台 1．硬件 2．软件 二、实验及实验报告要求 1．实验要求 2．实验报告要求 三、实验 2 实验一 TensorFlow基本操作 实验二 TensorFlow回归模型 实验三 LeNet-5和AlexNet 实验四 VGG和ResNet

COMP6248实验室 南安普敦大学COMP6248差异化编程（和深度学习）2020-2021实验练习。 内容

用华为mindspore框架进行深度学习实验