无名之猿-优快云博客

原创人工智能系列（10）总结

双向联想记忆（BAM）能够实现配对信息的双向检索，例如输入人名可以找到对应的人像，输入人像也可以找到相关的人名，并且即使输入信息存在缺失或错误，也能通过迭代过程逐步修正并回忆出最接近的匹配结果。此外，大脑的神经网络结构具有高度可塑性，不仅可以调整连接权重，还能生成新的突触通路，从而不断优化认知与决策能力。在这种架构下，无论是监督学习中的损失最小化、无监督学习中的模式发现，还是强化学习中的策略优化，本质上都是在反复计算、更新权重、再计算的循环中，不断逼近最优解，使模型预测或决策逐步改进。

2025-08-11 08:52:28 386

原创人工智能系列（9）遗传算法

这些新个体在自然环境的作用下进行适者生存的筛选，只有更适应环境的个体才能存活下来并继续繁殖，从而在一代代的自然选择中提高整体适应性。需要注意的是，遗传算法并不是以遍历整个解空间为目标，它也不可能枚举所有可能的解组合，尤其是在搜索空间极大或维度很高的实际问题中，这是不可行的。因此，遗传算法通过模拟“优胜劣汰、适者生存”的进化过程，在有限的计算资源和进化代数内，尽可能地搜索到最优解或近似全局最优解。选中的配对染色体进行交叉（重组）和变异（局部变化），以生成新的个体（子代染色体），扩展解空间。

2025-08-11 08:51:18 651

原创人工智能系列（8）如何实现无监督学习聚类（使用竞争学习）？

本实验数据集包含 150 个样本，分属 Setosa、Versicolor 和 Virginica 三种鸢尾花类别，每个样本由 4 个连续型特征描述，分别为萼片长度（4.3–7.9 cm）、萼片宽度（2.0–4.4 cm）、花瓣长度（1.0–6.9 cm）和花瓣宽度（0.1–2.5 cm），这些特征在数值范围和单位上存在差异，因此在模型训练前需进行归一化处理，以确保特征在聚类中的贡献均衡。欧几里得距离对特征数值范围非常敏感，如果某个特征的取值范围较大，就会在距离计算中占据主导地位，掩盖其他特征的作用；

2025-08-10 17:06:58 700

原创人工智能系列（7）人工神经网络中的无监督学习

大脑皮层由数十亿个神经元和数千亿个突触构成，不同区域负责不同类型的感官与运动功能（如视觉、听觉、触觉、运动控制等），每种感官输入都会映射到皮层的特定区域，并且这种映射关系是通过神经元的自组织活动形成的，而非外部“教师”监督。神经网络的一个关键属性是能够从环境中学习，并在不断学习的过程中持续改善性能。在无监督学习（又称自组织学习，self-organized learning）中，网络无需外部教师提供目标输出，而是通过对输入数据进行模式识别，自动发现其中的结构与类别，从而实现自我组织与知识获取。

2025-08-10 17:04:09 756

原创人工智能系列（6）如何开发有监督神经网络系统?

输出层的激活函数则取决于任务类型：1）在分类任务中常用 sigmoid、阶跃（step）或符号（sign）函数来实现类别判定，2）在回归或函数逼近任务中则多使用线性函数，以便直接输出连续数值结果。在神经网络训练中，我们的目标是通过调整权重找到全局最小点，即误差曲面上最低的位置，从而使模型在训练和新数据上都能有最佳表现；可以将其比作一次从起点 A 出发前往终点 B 的旅程，全局最小点是目的地，而局部最小点则像途中因车辆故障、疾病等被迫停留的地方，看似到达了低谷，但并非最终的最佳位置。学习快，但可能不收敛。

2025-08-09 21:12:47 786

原创人工智能系列（5）双向联想记忆

是 Bart Kosko 提出的神经网络模型，可以把两种不同类型的信息成对绑定，比如“姓名–人像”或“语音–文字”，并且能双向查找：给一种信息就能回忆出另一种，即使输入有少量错误或缺失，也能通过迭代逐步纠正并收敛到最接近的已存储配对。iii.交替计算 X→Y 和 Y→X 的输出，直到输入与输出都不再变化（即达到稳定态）。i.计算第 p（第一次的时候p=0）次迭代的 BAM 输出。i. 根据样本对（X,Y）确定联想连接权重矩阵。其中k是第 k个样本对，即一共有K个样本对。

2025-08-09 21:09:12 386

原创人工智能系列（4）霍普菲尔德（Hopfield）神经网络

我们可以这样理解其工作机制：假设模型预先记住了几个典型状态（例如“苹果”、“香蕉”、“西瓜”），当输入一个模糊的图像（如一个残缺的苹果）时，这个输入无法与记忆中任意一种水果完全匹配，此时 Hopfield 网络会通过迭代的检索过程，将该不完整的输入逐步调整为与记忆中最接近的一个状态（例如完整的“苹果”图像），即收敛到一个稳定状态。在其学习过程中，每当接收到新的输入数据，网络会首先计算出一个输出结果，并将该输出作为下一次输入的一部分重新输入网络。如果输出的结果和输入的一样，说明则说明权重矩阵设计合理。

2025-07-20 15:52:51 903

原创人工智能系列（3）多层感知器

而网络剪枝法则是从一个较大的网络结构出发，逐步减少隐藏神经元的数量，直到找到性能最优的模型结构。隐藏层神经元数量的选择对神经网络的性能具有重要影响：如果神经元数量过少，模型的表达能力有限，容易出现欠拟合，无法充分学习数据特征；与输入层和输出层不同，隐藏层的目标不是显式定义的，它依靠训练过程中通过误差反向传播自动学习合适的表达方式。非线性神经网络的种类包括：MLP、Hopfield 网络、双向联想记忆（BAM）、径向基函数网络（RBF）、概率神经网络（PNN）、广义回归神经网络（GRNN）等。

2025-07-20 15:50:35 1103

原创人工智能系列（2）单层感知机

感知器的决策函数本质上是一个线性函数，它对输入特征进行加权求和，再加上偏置，计算出的结果作为分类的依据。𝑤𝑖 (𝑝+1)是新的权重，𝑤𝑖 (𝑝)是旧的权重。i. 输入信号 x1,x2,...,xnx_1, x_2, ..., x_nx1,x2,...,xn。整个过程可以理解为，每次模型“判断错了”，就轻轻调整自己的“思考方式”（权重），努力往正确答案靠拢。其中𝑝是迭代，Y(p) 是实际输出，Yd(p) 是期望输出。在训练过程中，根据“预测值”和“真实值”的差异来微调权重。.初始化：设定权

2025-07-19 17:56:36 567

原创人工智能系列（1）介绍

人工神经网络是一类受人脑结构和功能启发而构建的人工智能系统，其核心目标是使计算机系统具备执行类人类认知任务的能力，如识别、推理、判断和决策等。通过模拟神经元之间的连接机制，ANN 能够从大量数据中自动学习规律、将知识存储于网络连接权重中，并在面对新问题时应用所学经验进行推理与预测。这个过程模拟了生物神经元接收刺激并产生反应的机制，使神经网络具备非线性建模能力，是其能处理复杂模式识别任务的关键所在。智能系统是模仿生物智能行为的人工系统，虽然其“智能”不是真正的，而是模拟或仿制的。1.能够学习新的知识。

2025-07-19 17:19:44 618 1

原创关于链表的学习

一结构体学习链表肯定少不了结构体，所以，就先说一下：你想要的结构体来咯~1 定义类的声明struct 结构体名{}；结构体定义： struct 结构体名结构体变量名；结构体相同可以直接赋值：struct Book Chinese_book,English_book;Chinese_book = English_book;2 结构体指针结构体指针定义：struct 结构体名 *结构体指针变量名；赋值：举例：struct Book *book; struct Bo

2022-01-09 17:39:57 801

原创关于数组和指针的学习

一数组1 一维数组（1）定义数据类型数组名[元素个数]其中数组元素个数只可以是整型即5，或者整型表达式如5+4；另外数组元素个数的数据类型只可以是整型和字符型。（2）数组指针定义方法：int (*a)[10]; int b[10];数组可以直接赋值吗？还是用memset?赋值方法：a = &b[0];（3）指针数组定义：int *a[10];（4）函数传参（5）调用方法a[1]*a;2 二维数组（1）定义数据类型数组名

2022-01-03 15:14:56 564

原创从rtl8720谈论WiFi http mqtt

ssidwpapassword

2021-09-05 15:37:34 1397

原创 cjson解析和生成json数据

一解析数据

2021-09-05 14:49:42 931

原创 ble相关的知识

最近在做蓝牙配网相关的知识，所以在此过程做一个记录。一 att二profileservice character

2021-09-04 11:50:13 232

原创 #define和 typedef一些用法总结

123 typedef void (*F) (int)函数指针：void (*a)(int,int); //变量a为函数指针变量typedef void (*F) (int)定义了一个指向函数的指针F，其指向的函数的返回值为 void 类型，参数是后面的(int).。用法：typedef void (*F) (int)F f;void *pr(int a){printf(“我是%d\n”,a);}f = pr;...

2021-09-04 09:39:39 239

原创字符串的相关知识

字符串的最近使用字符串比较多，所以做一些总结。一创建字符串的方式1 char *str = NULL;用这种方式创建字符串需要用malloc();函数创建空间。2 char str[20] = “0”;二关于分配空间的函数1 memset();在指定的内存块设置一定数量的无符号字符，一般用于填充0。C 标准库 - <string.h>void *memset(void *str, int c, size_t n);参数str – 指向要填充的内存块。c – 要被设置的

2021-05-10 20:24:23 177

原创用esp32的timer做的一个计时器

在esp32的开发环境中做了一个循环加载10us（时间可以调整）的定时器。功能：可以在两个代码位置计时之间的时间。在一个代码点打开定时器（TestOpenTimer()），在另一个代码点结束定时器（TestCloseTimer()），TestTimerFunc()中的test_ten_us值就是两个代码点的计时时间，分辨率是10us。//自动加载时间#define TEN_US 10int test_ten_us = 0;//extern int test_ten_us;esp_timer_h

2021-04-22 12:13:04 2464 3

原创 FreeRTOS的学习总结

一创建任务两种方式二任务调度抢占时间片轮询

2021-03-27 15:12:08 350

原创关于c语言代码的规范总结

工作近两年，也越来越思考着怎么把代码写的比较规范，下面就是一直以来的总结，和各位分享一关于规范性的：1 注释单行用 // ，多行用/* */。2 关于函数命名测试代码可以有test命名，非测试代码尽量不要有test，以防误解函数命名意义尽量和注释一致函数命名（动词+名词）3 引脚的宏定义（关于引脚的宏定义，引脚名在前，引脚数在后。其他的也可以模仿：表明一类的在前，变化的在后）4 对于全局变量加注释5 函数内部每个功能模块后面空一行二关于思路方面：1 在写代码前先罗列出思路逻辑框

2021-03-19 10:48:46 304 1

原创 cJSON的数据解析与上报

我用cjson的主要是用在接受服务器发送过来的数据和将数据返回给服务器一 cjson的数据解析1 首先先来说一下数据解析会用到的api：/将cjson格式的数据，转换为普通字符串的形式，虽然json格式的数据也是一个字符串的样子，但这时候还是无法当成普通的字符串使用，注意：使用完后需要将json指针释放/char *cJSON_Print(cJSON item);举例：char pstr = cJSON_Print(json);…free(pstr);/获取键值内容（对象里面的对象），用一

2021-03-16 17:05:39 643

原创通过esp32实现不同颜色和不同亮度的rgb灯

我们先来看一下什么是rgb灯。全彩 LED 灯，实质上是一种把红、绿、蓝单色发光体集成到小面积区域中的 LED 灯，控制时对这三种颜色的灯管输出不同的光照强度，即可混合得到不同的颜色，其混色原理与光的三原色混合原理一致。简单来说就是led会有三个引脚，分别对应着red颜色，green颜色，blue颜色。通过改变它们的占空比，以来达到显示不同的颜色。就像调色板一样，通过红绿蓝三种基础色来调出不同的颜色。接下来说一下所用到的一些esp32的api，我把它封装在了三个函数里面。//配置gpio的pwm的

2021-01-28 16:28:21 5223 2

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