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NYCU Deep Learning Lab-1: Back Propagation

This is a Testing Post

Introduction

本次作業實作了一個簡單的深度神經網路，完成 Forward Propagation 與 Back Propagation 流程，以模擬模型的訓練過程。同時加入多種 Activation Function 與 Optimizer，觀察它們對模型收斂與最終準確率的影響。

訓練資料使用助教提供的 Linear Dataset 與 XOR Dataset，透過不同模型結構與超參數調整，更深入理解 Back Propagation 運作原理及深度學習中梯度下降的概念。