--- title: AI hw01 --- # Artificial Intelligence NTNU 人工智慧 ##### [Back to Note Overview](https://reurl.cc/XXeYaE) ##### [Back to Artificial Intelligence](https://hackmd.io/@NTNUCSIE112/AI110-2) {%hackmd @sophie8909/pink_theme %} ###### tags: `AI` `110-2` `CSIE` `選修` `NTNU` <!-- tag順序 [學校] [系 必選] or [學程 學程名(不含學程的 e.g. 大師創業)] [課程] [開課學期]--> <!-- 網址名稱 AI110-1_[] --> ## AI HW#01 ### due: 2020/3/10 + 7(延後一周) 1. 首先,請說明你所用之機器軟硬體規格、所用的作業系統等相關資訊以及你為何選擇這樣的規格。另外請提供你的聯絡電話,以便不時之需。 2. 「實作類神經網路計算神秘函數」講義第6頁的程式,只訓練了200次。請改寫程式以訓練不同的次數並做出誤差圖表。請問誤差會無限的小下去嗎?如果改寫程式加入learning rate的話,會有差別嗎?(請提供你的程式) 3. Regularization(L1及L2),就你理解的,說明它是甚麼意思?請盡量用簡單的說法,讓外行人也能搞懂。 4. TensorFlow Playground的Features有7種,請說明這7種形狀為何?在測試時用不用得著?哪些用得著?哪些用不著?Why? 5. 迴歸(Regression)及老師講得不明不白。請你自己設法了解清楚,說明各為何?有何用處? 6. TensorFlow Platground的**Activation**激活函數有4種,請說明這4種形狀為何?在測試時用不用得著?哪些用得著?哪些用不著?Why? 7. 接著你想自己訓練一下講義上第4頁的「Solving XOR with a Neural Net」問題,並用一樣多的layers及neurons,你能做出雷同的結果嗎?說明你如何執行訓練及測試?如何得出正確率?你自己是怎麼算的?這個訓練結果花了多少時間?能做到令人滿意的結果嗎? 8. 接著你想自己訓練一下複雜的螺旋狀「分類」問題,並盡可能用越少的layers及neurons越好,說明你如何執行訓練及測試?如何得出正確率?你自己是怎麼算的?這個訓練結果花了多少時間?能做到令人滿意的結果嗎? 9. 接著你想自己訓練一下一些複雜的第二個「迴歸」問題,並盡可能用越少的layers及neurons越好,說明你如何執行訓練及測試?如何得出正確率?你自己是怎麼算的?這個訓練結果花了多少時間?能做到令人滿意的結果嗎? 10. 上小題的程式中使用sigmoid當activation function,若改用其他的functions(至少請舉3種其他的functions)來跑程式,請問結果有何不同?訓練速度有差別嗎?~~(請提供你的程式)~~ 11. 請說明擬作此作業所碰到的一些狀況及困難。 12. 請列出你的參考文獻(含網站)來源,並請說明參考了哪些部分用於作業中。 ### 原圖   
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