[SOLVED] 代写 项目2

项目2

在这次项目中讲学习全联接神经网络（FNCC）的基础内容，对此应该建立一个前馈（feedforward）网络，他的拓扑可以任意选择。神经元网络的训练应该以反向传播的方法来实现。请注意，建立新的类，头文件以及cpp-文件。请测试你相应的项目，并且要求你的项目免受无效输入的干扰。

1.神经元
请实现以下要求
•一个类名为“Neuron”来建立神经元以及激活函数，对此激活函数要求是可变的。
b）激活函数σ(z)i = 和他的导数，在此K是向量的大小（请看Softmax函数），这可以被用于激活函数。
c）一个在i层神经元的i+1层神经元的连接以及一个储存权重的可能功能。
d）一个函数，不光可以计算输出层神经元的输出梯度，还能计算所有隐藏层的隐藏梯度。
e）一个函数，可以询问并且代入一个神经元在下一层所有神经元所拥有的权重。
f）一个函数，用以计算输出梯度，隐藏梯度，少批量权重的更新。
（提示：std：：vector 对此题又帮助）

2.神经网络
请实现以下要求
•一个神经网络的类，该网络应该基于一个拓扑，这个拓扑又指示到，在每一层有多少神经。
b）一个函数，可以询问并返回神经网络的输出。
c）一个函数，可以为神经网络的一个特定的输入计算输出。
d）一个函数，以读取训练的数据，对此不仅可以导入一个单独的文件，还可以导入一个批量。注意，不是所有文件同时导入到内存中。
e）一个函数对于反向传播，他要关于所给出的输出考虑到不同的东西：
批量的一般化，梯度，中断，权重的刷新。它应该在考虑不同的激活函数的情况下完成此操作。
f）一个函数，可以进行数据研究和数学分布的计算

3.用户界面
请实现一个图形的用户界面，它可以允许用户
a）可以用任意的训练数据使用神经网络（要可以选择 数据/文件夹），在训练的过程中要求用户界面不能被冻结。
b）在训练期间可以跟踪训练的进程。
c）使用到的训练数据的数量/确定验证数据
d）更改神经网络的拓扑（比如，没有隐藏层FCNN；只有一个隐藏层；2个隐藏层……）
e）更改图形的显示，对此可以进行例如，以图形方式输出分析数据作为直方图；或者以图形方式显示过程中的成功率或绘制分布图。 另请参阅练习4。

4.图形的绘图区域
a）建立一个绘图区域的窗口组建，可以在这上面表示图形，对此坐标轴的描述应该可调（比如，没个纪元的效率），你可以使用QCustomPlot库
b）建立一个GUI并用另外一个小的图形表示每个时代的失败率（与另一个图形平行）
c）实现输入数据的信息图形可视化，和Momentum