STM32单片机与人工智能探索：从机器学习到神经网络，探索人工智能在单片机领域的应用

# 1. STM32单片机与人工智能概述

**1.1 STM32单片机的特点**

STM32单片机是一款高性能、低功耗的32位微控制器，具有强大的处理能力、丰富的外设资源和完善的生态系统。其广泛应用于工业控制、物联网、医疗器械等领域。

**1.2 人工智能的概念**

人工智能（AI）是一门计算机科学学科，旨在让计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如学习、推理和解决问题。AI技术主要包括机器学习、深度学习和自然语言处理等。

# 2.1 机器学习的基本概念和算法

### 2.1.1 有监督学习与无监督学习

**有监督学习**

* 训练数据中包含输入和输出标签。
* 模型学习输入和输出之间的映射关系。
* 常见的算法：线性回归、逻辑回归、决策树。

**无监督学习**

* 训练数据仅包含输入，没有输出标签。
* 模型从数据中发现隐藏的模式和结构。
* 常见的算法：聚类、降维、异常检测。

### 2.1.2 常见机器学习算法

**线性回归**

* **目标：**预测连续变量。
* **原理：**拟合一条直线，使得直线与数据点的距离最小。
* **参数：**斜率和截距。

**逻辑回归**

* **目标：**预测二分类问题。
* **原理：**使用 sigmoid 函数将输入映射到 0 和 1 之间。
* **参数：**权重和偏置。

**决策树**

* **目标：**分类或回归问题。
* **原理：**构建一棵树形结构，每个节点表示一个特征，每个分支表示一个决策。
* **参数：**决策规则、分裂准则。

**聚类**

* **目标：**将数据点分组到不同的簇中。
* **原理：**使用相似性度量来计算数据点之间的距离。
* **参数：**簇的数量、距离度量。

**降维**

* **目标：**将高维数据投影到低维空间。
* **原理：**使用主成分分析 (PCA) 或奇异值分解 (SVD) 等技术。
* **参数：**投影维度。

**异常检测**

* **目标：**识别与正常数据不同的异常数据点。
* **原理：**使用统计方法或机器学习算法来检测异常值。
* **参数：**阈值、检测算法。

# 3. 神经网络与深度学习

### 3.1 神经网络的基本原理

**3.1.1 神经元模型**

神经元是神经网络的基本单元，它模拟了人脑中神经元的运作方式。每个神经元接收多个输入，并根据权重和偏置计算一个输出。

import numpy as np

class Neuron:
    def __init__(self, weights, bias):
        self.weights = weights
        self.bias = bias

    def forward(self, inputs):
        # 计算加权和
        weighted_sum = np.dot(self.weights, inputs) + self.bias

        # 激活函数（例如 ReLU）
        output = np.maximum(0, weighted_sum)

        return output

**参数说明：**

* `weights`: 神经元的权重，是一个与输入数量相同的向量。
* `bias`: 神经元的偏置，是一个标量。

**逻辑分析：**

* `forward()` 方法计算神经元的输出。
* `np.dot()` 计算加权和。
* `np.maximum(0, weighted_sum)` 应用 ReLU 激活函数，将加权和限制为非负值。

### 3.1.2 网络结构与训练算法

神经网络由多个神经元层组成，这些层相互连接形成复杂网络结构。训练神经网络涉及调整权重和偏置，以最小化损失函数。

**网络结构：**

* **全连接网络：**每个神经元与上一层的所有神经元连接。
* **卷积神经网络（CNN）：**用于处理图像数据，具有卷积层和池化层。
* **循环神经网络（RNN）：**用于处理序列