TensorFlow学习笔记Day2-综述

本文介绍了机器学习中的几个核心概念,包括MNIST数据集、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、曼德洛布特集合、偏微分方程以及词向量表示(Word Embedding)。通过这些概念的解释,帮助读者了解机器学习的基本原理。

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1MNIST  

      机器学习入门简单数据集,用于学习上手操作的数据集

      

      MNIST数据集官网地址:

      http://yann.lecun.com/exdb/mnist/


2、卷积神经网络(CNN:Convolutional Neural Network)

     卷积神经网络:一种前馈神经网络,包含卷积层(alternating convolutional)和池层(pooling layer)

     CNN 基本结构包括两层。

     特征层,每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征

     映射层,网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射是一个平面,平面上所有神经元的权值相等。

     CNN用途:识别位移、缩放吉其他形式扭曲不变形的二维图形

      

     CNN详解链接:

     http://www.36dsj.com/archives/24006

     http://blog.youkuaiyun.com/stdcoutzyx/article/details/41596663/

     

3、递归神经网络(RNN

     递归神经网络:时间递归神经网络(recurrent neural network)和结构递归神经网络(recursive  neural  network)。反馈神经网络

     神经网络主要特征:大规模的并行处理、分布式的信息存储、良好的自适应性、自组织性、以及很强的学习能力、联想能力和容错能力。在自然语言理解(NLP)、图像识别、指鞥机器人控制方向有优势。

     神经网络根据连接方式划分:

     前馈(前向)神经网络:函数映射,用于模式识别和函数逼近

     反馈(反向)神经网络:实现联想记忆和求解优化等问题

     神经网络根据连接权获取方式划分:

     有监督神经网络:在网络训练往往要基于一定数量的样本。实际输出和期望输出值作比

     无监督神经网络:在网络中根据其特有的结构和学习规则,连接权值和阀值的调整,以表示外部输入的某种固有特征

     固定权值神经网络:网络不需要进行学习,权值是根据要解决的问题实现决定的。如:HopField网络、 细胞神经网络、 双向联想记忆等,主要用在优化计算、联想记忆和模式识别等

    


      RNN详解链接:

      http://www.cnblogs.com/ooon/p/5594428.html

      http://blog.youkuaiyun.com/aws3217150/article/details/50768453


4、曼德洛布特集合

      曼德布洛特集合:一种在复平面上组成分形的点的集合。


     曼德布洛特集合详解链接:

     https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/azure/jj635753.aspx

     


5、偏微分方程(微积分)

     偏微分方程:微分方程中出现的未知函数只含一个自变量,如果一个微分方程中出现多元函数的偏导数,或者说如果未知函数和几个变量有关,而且方程中出现未知函数对应几个变量的导数,那么这种微分方程就是偏微分方程


    偏微分方程详解链接:

     http://open.163.com/special/opencourse/equations.html

   微分方程教学(网易公开课):

     http://163.lu/qtFj93


6、字词的向量表示(Word Eembedding

      向量空间模型 (VSMs)将词汇表达(嵌套)于一个连续的向量空间中,语义近似的词汇被映射为相邻的数据点。

     向量空间模型的核心思想:出现于上下文情景中的词汇都有相类似的语义。采用分布式假设的研究方法大致分为以下两类:基于计数的方法 (e.g. 潜在语义分析)  预测方法 (e.g. 神经概率化语言模型).

     Word2vec是一种可以进行高效率词嵌套学习的预测模型。其两种变体分别为:连续词袋模型(CBOW)及Skip-Gram模型。

    

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基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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