神经网络决策边界
固定数据集,依次改变隐藏层神经元数量和激活函数,比较训练与测试误差。
打开 Playground ↗面向人工智能与计算机类专业本科生。依照教学大纲,沿着“知识表示—推理—搜索与优化—机器学习”的路径,建立人工智能的整体认识,并通过案例、仿真和课程项目练习解决问题。
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外部交互资源与课堂任务
固定数据集,依次改变隐藏层神经元数量和激活函数,比较训练与测试误差。
打开 Playground ↗采集两类样本,训练并测试模型,记录误判及可能原因。
打开 Teachable Machine ↗切换降维视图,观察样本聚集情况并分析投影的局限。
打开 Embedding Projector ↗以上工具在第三方网站运行;请勿上传包含个人信息的课堂数据。
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