201012309+2231360+侯阳阳+《人工智能导论》期末大作业.docx

《人工智能导论》期末大作业

题目

简易FNN分类器的设计与实现

专业名称

计算机科学与技术

班级

201012309

学号

2231360

学生姓名

侯阳阳

指导教师

高甜丽

完成学期

2024-2025学年第1学期

第PAGE\*Arabic1页

题号

项目实现

内容完整性

格式规范性

总分

得分

简易FNN分类器的设计与实现

项目描述：

本项目旨在开发一个基于前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）的二分类器，用于解决简单的模式识别问题。通过构建这样一个模型，我们可以探索如何使用FNN来处理实际问题，并学习到机器学习中的基本概念和技术。例如，在医疗领域中，可以通过分析患者的某些特征来预测疾病的可能性；在金融领域，则可以利用客户的信用历史等信息来判断贷款违约风险；电子商务中的客户细分、社交媒体中的内容推荐、网络安全中的异常检测等。通过这些应用，我们可以看到FNN不仅能够处理结构化数据，还能有效地从非结构化数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。本项目的实施将为我们提供一个全面了解神经网络工作原理的机会，并帮助我们掌握如何将理论知识应用于解决实际问题的能力。

算法介绍：

本项目采用的前馈神经网络（FNN）是一种经典的多层感知机结构，它由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成。这种结构允许模型通过多层非线性变换来学习数据中的复杂模式。每个节点通常执行一个激活函数，比如Sigmoid函数，这使得神经网络能够捕捉到输入与输出之间的非线性关系，从而在处理复杂的分类和回归问题时表现出色。

在训练过程中，我们使用反向传播算法（Backpropagation,BP）来优化网络参数。BP算法基于梯度下降法，通过计算损失函数相对于网络权重的梯度，然后按照梯度的负方向调整权重，以逐步减少预测值与真实标签之间的差异。在这个项目中，我们选择了均方误差（MeanSquaredError,MSE）作为损失函数，这是一种常用的度量方法，特别适合于连续值的预测任务。MSE定义为所有样本预测值与实际值差的平方和的平均值，其目的是最小化这个误差。

学习率是BP算法中的关键参数之一，它决定了每次迭代时权重更新的步伐大小。如果学习率设置得过大，可能会导致权重更新过于剧烈，从而错过最优解；相反，如果学习率过小，则可能需要更多的迭代次数才能收敛，甚至可能导致训练过程非常缓慢。因此，选择合适的学习率对于保证训练效率和效果至关重要。

此外，最大迭代次数和错误容忍度也是控制训练过程的重要因素。最大迭代次数设定了训练的最大轮数，防止模型过度训练而陷入局部最优或过拟合状态。错误容忍度则提供了一个提前停止训练的标准，当模型的性能达到一定水平后，即使未达到最大迭代次数，也可以停止训练，这样可以节省计算资源并避免不必要的长时间等待。

实验内容：

实验内容主要包括以下几个方面：

数据准备：从文件中读取数据集，并进行预处理，包括归一化等。

模型构建：根据给定的输入维度、隐藏层维度及输出维度创建ANN实例。

模型训练：使用训练数据对模型进行训练，观察并记录每轮训练后的误差变化。

性能评估：利用测试数据评估模型的准确率，并绘制决策边界图展示分类效果。

结果可视化：通过图表形式展现训练过程中的误差曲线以及最终的分类结果。

实验流程：

实验步骤

环境搭建：确保安装了必要的Python库，如numpy和matplotlib。

数据加载：使用load_data函数从指定文件中加载数据。

数据预处理：对数据进行标准化处理，使其符合正态分布。

模型初始化：设定网络结构参数，创建ANN实例。

模型训练：调用train方法开始训练过程，直到达到预定的收敛条件。

性能评估：使用evaluate方法计算模型精度，并通过plot_decision_boundary方法查看决策边界。

结果保存：将训练好的模型权重保存到文件中。

实验代码

1.导入numpy、matplotlib库，设置中文字体以确保在绘图时能够正确显示中文字符。

图2.1

2.定义ANN类，该类包含了神经网络的所有功能，如初始化、前向传播、反向传播、预测、评估等。

图2.2

3.激活函数?sigmoid?和其导数?sigmoid_derivative

图2.3

4.训练方法?train，使用前向传播计算每个样本的预测值，计算预测值与真实标签之间的误差。如果均方误差小于指定的容忍度，则停止训练。反向传播更新权重和偏置。

图2.4

5.预测方法?predict，对新的数据进行预测，返回预测的概率值。

图2.5

6.评估方法?evaluate，根据预测值计算准确率。

图2.6

7.绘图方法

plot_errors:绘制训练过程中的误差变化曲线。

图2.7.1

d