a series of AI based projects
搭建用于识别猫的二分类单层神经网络
环境配置：python中numpy、matplotlib、h5py和skimage库
训练样本：209张64*64的带标签图片
测试样本：50张64*64的带标签图片
搭建用于区分不同颜色区域的浅层神经网络
环境配置：python中numpy、matplotlib和sklearn库
训练样本：400个带颜色点的二维坐标
测试样本：同训练样本。为简便起见，只用训练数据集进行效果检验。
搭建用于识别猫的二分类深度神经网络
环境配置：python中numpy、matplotlib和h5py库
训练样本：209张64*64的带标签图片
测试样本：50张64*64的带标签图片
多种神经网络参数初始化方法对比——基于用于区分不同颜色区域的浅层神经网络
环境配置：python中numpy、matplotlib和sklearn库
训练样本：300个带颜色点的二维坐标
测试样本：100个带颜色点的二维坐标
多种正则化方法对比——基于用于区分不同颜色区域的浅层神经网络
环境配置：python中numpy、matplotlib和scipy库
训练样本：211个带颜色点的二维坐标
测试样本：200个带颜色点的二维坐标
一维线性模型/多层神经网络的梯度检验