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人工智能期末大作业大合集+课程设计+结课作业大合集。根据作业要求，每个算法都有相应的算法介绍、实验代码、实验结果、实验总结。全部使用Python实现。 人工智能作业大合集总共分为三大部分，每部分由几个相关算法组成，如下： 1、搜索算法 深度优先 广度优先 A星八数码 Tips:三种算法都用于解决八数码问题。在Astar算法中比较了三者的性能，显然Astar要比另外两个强 2、智能优化算法 遗传算法 粒子群寻优算法 蚁群算法 Tips:三种算法都用于解决TSP问题，其中粒子群寻优算法不适合解决TSP问题，但经过改造后仍然可以用于解决TSP。数据集是att48，其最优解是10628/33523，这两个数分别是伪欧氏距离和欧氏距离 3、深度学习 BP神经网络 卷积神经网络 Tips:两种算法都用于解决手写体识别。由于使用的是TensorFlow，已经很好的实现了深度学习的功能。所以主要是学习了深度学习的原理，并能够使用TensorFlow。

基于隐马尔可夫链与gru循环神经网络模型的交通拥堵指数预测 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。

基于神经网络模型和树莓派的自动驾驶小车项目源代码。小车使用arduino，树莓派等硬件模块，采用摄像头，并使用神经网进行路径识别的自动驾驶。主要设计方法如下，先用arduino、树莓派和摄像头等模块搭建小车。再用树莓派摄像头采集到的图片通过局域网发送到上位机。上位机保存图像，处理后得到训练集。接着，在电脑上训练神经网络模型。得到模型后，运行自动驾驶程序，摄像头捕获图片，上位机接收图像，加载训练模型，解算图像得出控制参数，通过蓝牙发送给arduino，控制小车。 在采集数据的过程中，要保证树莓派和上位机连在同一个网段下。分别运行下面两个代码在上位机端和树莓派端。收集训练数据制作数据集的代码路径如下：上位机端运行的代码：collect_training_data3.py 树莓派端运行的代码：stream_client.py运行训练算法模型的程序，我们就可以将MLP模型通过搜集好的训练数据，在上位机上训练了，执行训练程序后，就可以完成训练，得到参数模型了。训练模型的代码mlp_training.py 训练之后，就可以得到mlp在我们获取的数据集的参数模型了。参数模型的保存路

深度学习关于很好的资料，多层感知机

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在看完了Andrew Ng教授的deeplearning.ai课程和李飞飞教授的cs231n课程后，总觉得应该写点笔记将学习过程记录下来，但内容不少，需要时间慢慢整理，故先将学习成果记录下来，是一段深度神经网络的程序，基于python科学计算库numpy的。还有一段代码是基于tensorflow的，在深度学习笔记（二）：基于tensorflow的深度神经网络程序总览中在记录吧（目前未发布）。虽然tensorflow很是方便，但是总觉得封装太好，只看代码根本学习不到什么，用numpy写一遍深度神经网络后，掌握知识的程度感觉好很多。废话不多说，先贴出代码来，代码中有注释，数据集用的是经典的数字手写体识别库mnist，后续笔记会对应具体公式和算法详细记录。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

1.training sets与validation sets，validation sets有何作用， training sets是训练时用来调整权重使用的 validation sets不是用来调整权重用的，而是用作防止过拟合。也就是说当training sets随着训练次数增加，训练准确度也在增加，而经过 validation sets计算后，若精度保持不变或精度没有增加反而减小了，说明发生了过拟合，应当停止训练。 2.为何validation loss总大于training loss，而validation accuracy总小于training accuracy？ 参考一些文章后，得知在一般情况下validation loss>training loss，validation accuracy

2022-05-04 22:36:35 1.44MB 深度学习 神经网络 新闻分类

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