課題内容

配布した深層学習(DNN)演習用ソースコードの中に入っている
「example/tf_iris.ipynb」を参考にして
「example/iris.ipynb」に自作ニューラルネットワークを書き、提出してください。
– 言語:Python
– ライブラリ:NumPy

また、下記の図に即して自作したニューラルネットワークの構造図を作成して、提出してください。

構造図に必要な記載事項

・中間層の層数は何層か?
・中間層の活性化関数に何を使用したか?
・出力層の活性化関数に何を使用したか?
・誤差関数に何を使用したか?

※数式を作成する上で、下記URLのツールをご参考までに。
https://www.mathcha.io/

評価ポイント

・ソースが動くかどうか
・ソースに冗長性が無いか?

提出物の形式と提出方法

下記の①②をフォルダに入れてzip形式で圧縮、フォルダ名を「dnn_<半角英字でお名前>.zip」として指定フォームより提出。
※山田太郎さんの場合「dnn_YamadaTaro.zip」

・提出物① → iris.ipynb
・提出物② → ニューラルネットワークの構造図 ※形式は問いません(パワーポイント、PDF、画像)

課題提出フォームよりご提出ください。
※こちらのフォームでは10MBまでの圧縮フォルダを1つアップロードできるようになっています。
※上記フォームより提出できない方はstudyai2020@gmail.comに直接お送りください。(メールタイトル:「修了課題の提出」)