智能计算系统实验2-2-DLP平台实现手写数字分类
实验概述
本资源提供了智能计算系统课程中的第二组第二次实验指导材料，专注于通过DLP（Digital Logic Platform，数字逻辑平台）模拟环境来实现手写数字的分类。此实验旨在让学生深入了解和实践机器学习基础，特别是神经网络在图像识别领域的应用。通过本实验，学生将学习如何在DLP平台上搭建一个简单的神经网络模型，用于识别MNIST数据集中的手写数字，从而加深对人工智能和深度学习原理的理解。
目标与要求
- 理解: 学习神经网络的基础知识，包括其架构、训练过程以及在图像识别中的应用。
- 实现: 在DLP平台上设计并实现一个能够处理MNIST数据的手写数字分类器。
- 优化: 分析模型性能，探索不同的网络结构和参数调整以提升准确率。
- 报告: 完成实验报告，记录实验设计、结果分析和遇到的问题及解决方案。
实验内容
- 环境准备: 确保你已经安装了DLP平台及其必要的库，并熟悉基本操作界面。
- 数据预处理: 学习如何加载MNIST数据集，并将其适配到DLP平台的数据输入格式。
- 模型构建: 使用DLP提供的组件构建一个多层感知机(MLP)模型，至少包含输入层、隐藏层和输出层。
- 训练与测试: 利用DLP平台的功能进行模型训练，并在测试集上评估模型的性能。
- 性能分析: 分析训练过程中的损失函数变化和准确性，讨论可能的改进策略。
技术要点
- 神经元与激活函数：选择合适的激活函数如ReLU或Sigmoid。
- 权重初始化：了解不同的权重初始化方法对模型的影响。
- 正则化：探讨L1/L2正则化对于防止过拟合的作用。
- 优化算法：选择适合的优化算法，如SGD、Adam等，以及学习率的选择。
资源与帮助
- 本资源包内包含了实验所需的所有背景资料、代码模板和示例数据。
- 讨论区将开放供同学间交流经验和解决问题。
- 教师或助教会提供必要的指导和解答疑惑。
开始实验
请仔细阅读实验指导书，按照步骤逐一操作，从环境配置到最终的模型验证，每一步都值得深入思考和实践。通过这个实验，你不仅能够掌握深度学习的基础技能，还能培养解决实际问题的能力。祝你在探索智能计算系统的旅途中取得佳绩！
本 README.md 文件旨在为你提供一份清晰明了的实验指南，希望对你顺利完成智能计算系统实验有所帮助。