Обучение многослойных нейросетей на numpy

В этом задании необходимо:

• изучить методы стохастического градиентного спуска и обратного распространения ошибки,

• реализовать прямой и обратный проходы различный нейросетевых слоев,

• обучить полносвязную нейросеть для классификации рукописных цифр MNIST,

• обучить сверточную нейросеть для классификации изображений из набора CIFAR-10.

Полное описание задания в файле pdf

Решение сдаётся в систему проверки (логин и пароль предоставлю автору)

Формат сдачи - скрипт .py, качество работы которого можно работать локально с помощью специального скрипта, доступ к которому также имеется.

Ссылка на архив с шаблоном решения:

https://drive.google.com/file/d/1MtyJmVTNjBVDx5y-dcjddE-xaO4l_9ph/view?usp=drivesdk

Ссылка на архив с дополнительными файлами для решения задачи:

https://drive.google.com/file/d/1zNHwSTB_WEEIJ7UwI5Z6Fosi3r99DNMw/view?usp=drivesdk