mnist怎么读英语

深度学习和机器学习的区别是，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经中国络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经中国络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信中国（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。 深度学习的概念源于人工神经中国络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 深度学习的概念由Hinton等人于二00陆年提出。基于深度置信中国络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经中国络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。 比如，Langley（一99陆) 定义的机器学习是“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。（Machine learning is a science of the artificial. The field's main objects of study are artifacts, specifically algorithms that improve their performance with experience.'） Tom Mitchell的机器学习(一99漆)对信息论中的一些概念有详细的解释,其中定义机器学习时提到，“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。（Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through experience.） Alpaydin（二00四）同时提出自己对机器学习的定义，“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”（Machine learning is programming computers to optimize a performance criterion using example data or past experience.） 尽管如此，为了便于进行讨论和估计学科的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义， 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机，电子计算机，中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。 机器能否象人类一样能具有学习能力呢？一959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。四年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了三年，这个程序战胜了美国一个保持吧年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。 机器的能力是否能超过人的，很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的，其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水平。 机器学习有下面几种定义： “机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。 “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。 “机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。” 一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. 机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用

paddlepaddle有四种数据类型和三种序列格式。四种数据类型分别是：dense_vector，sparse_binary_vector，sparse_float_vector和integer。三种序列格式分别是SequenceType.NO_SEQUENCE，SequenceType.SEQUENCE，SequenceType.SUB_SEQUENCE。详细的介绍可参考paddlepaddle官网说明。

举个简单的例子：

如果你的数据是 x = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]，那么就应该使用dense_vector，维度为输入数据的维度，这里是5，代码如下：

如果你的数据是 x = [[1.0, 2.0, 3.0], [2.0, 3.0, 4.0], [3.0, 4.0, 5.0], [3.0, 5.0, 6.0]]，那么这个数据有4个时间步长，每个步长维度为3，代码如下：

同样的其他类似。

另外，你提到reader，你可能更想知道的是如何构造reader。paddle的reader是一个生成器，返回的是一个函数。

定义好reader后，现在我们生成我们需要的训练数据

如此就可以使用train_reader进行模型训练了，test_reader的构造方式一样。

n.[C]1. 圆柱2. 圆柱状物[(+of)]3. (报纸的)栏段4. (报纸杂志的)短评栏专栏5. (士兵的)纵队;小分遣队;(船舰车辆等的)纵列[G]6. 【数】行(台湾)列(大陆)

首先上搜索引擎，无论是百度还是google，搜“MNIST”第一个出来的肯定是 没错，就是它！这个网页上面有四个压缩包的链接，下载下来吧少年！然后别忙着关掉这个网页，因为后面的读取数据还得依靠这个网页的说明。下面用其中一个包t10k-images_idx3为例子，写代码说明如何使用这个数据库。这是从verysource.com上面下载的源码，赞一个！and再赞一个！% Matlab_Read_t10k-images_idx3.m% 用于读取MNIST数据集中t10k-images.idx3-ubyte文件并将其转换成bmp格式图片输出。% 用法：运行程序，会弹出选择测试图片数据文件t10k-labels.idx1-ubyte路径的对话框和% 选择保存测试图片路径的对话框，选择路径后程序自动运行完毕，期间进度条会显示处理进度。% 图片以TestImage_00001.bmp～TestImage_10000.bmp的格式保存在指定路径，10000个文件占用空间39M。。% 整个程序运行过程需几分钟时间。% Written By DXY@HUST IPRAI% 2009-2-22clear all;clc;%读取训练图片数据文件[FileName,PathName] = uigetfile('*.*','选择测试图片数据文件t10k-images.idx3-ubyte');TrainFile = fullfile(PathName,FileName);fid = fopen(TrainFile,'r'); %fopen（）是最核心的函数，导入文件，‘r’代表读入a = fread(fid,16,'uint8'); %这里需要说明的是，包的前十六位是说明信息，从上面提到的那个网页可以看到具体那一位代表什么意义。所以a变量提取出这些信息，并记录下来，方便后面的建立矩阵等动作。MagicNum = ((a(1)*256+a(2))*256+a(3))*256+a(4);ImageNum = ((a(5)*256+a(6))*256+a(7))*256+a(8);ImageRow = ((a(9)*256+a(10))*256+a(11))*256+a(12);ImageCol = ((a(13)*256+a(14))*256+a(15))*256+a(16);%从上面提到的网页可以理解这四句if ((MagicNum~=2051)||(ImageNum~=10000)) error('不是 MNIST t10k-images.idx3-ubyte 文件！'); fclose(fid); return; end %排除选择错误的文件。savedirectory = uigetdir('','选择测试图片路径：');h_w = waitbar(0,'请稍候，处理中>>');for i=1:ImageNum b = fread(fid,ImageRow*ImageCol,'uint8'); %fread（）也是核心的函数之一，b记录下了一副图的数据串。注意这里还是个串，是看不出任何端倪的。 c = reshape(b,[ImageRow ImageCol]); %亮点来了，reshape重新构成矩阵，终于把串转化过来了。众所周知图片就是矩阵，这里reshape出来的灰度矩阵就是该手写数字的矩阵了。 d = c'; %转置一下，因为c的数字是横着的。。。 e = 255-d; %根据灰度理论，0是黑色，255是白色，为了弄成白底黑字就加入了e e = uint8(e); savepath = fullfile(savedirectory,['TestImage_' num2str(i,'d') '.bmp']); imwrite(e,savepath,'bmp'); %最后用imwrite写出图片 waitbar(i/ImageNum);endfclose(fid);close(h_w);在选择好的路径中，就有了一大堆MNIST的手写数字的图片。想弄哪个，就用imread（）弄它！

圆柱体, 专栏,

dense_vector：稠密的浮点数向量。sparse_binary_vector：稀疏的二值向量，即大部分值为0，但有值的地方必须为1。sparse_float_vector：稀疏的向量，即大部分值为0，但有值的部分可以是任何浮点数。integer：整型格式