Требуется решить задачу классификации рукописных цифр c использованием алгоритма kNN.
Реализация kNN классификатора дожна быть выполнена самостоятельно на языке Python. Можно использовать только встроенный функционал и базовые операции над векторами и матрицами из библиотеки Numpy.
MNIST: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
MINST в формате CSV: https://www.kaggle.com/oddrationale/mnist-in-csv
Требуется решить задачу классификации изображений на 10 классов c использованием нейронных сетей.
Реализация обучаемого классификатора на базе нейронной сети дожна быть выполнена самостоятельно на языке Python. Можно использовать только встроенный функционал и базовые операции над векторами и матрицами из библиотеки Numpy (нельзя использовать автоматическое дифференцирование).
Необходимо самостоятельно реализовать:
- Слои для прямого хода и обратного распространения ошибки;
- Оптимизатор, поддерживающий батчи (модификация SGD);
- Метод инициалиазации весов нейронной сети (тренировка должна выполнять со "случайных" весов).
- Подходящую функцию потерь.