深度学习中的线性代数知识详解
1. 基础概念 标量(scalar) 一个标量就是一个单独的数，通常用小写的的变量名称表示。python 向量(vector) 一个向量就是一列数，这些数是有序排列的: web ⎡⎣⎢⎢⎢⎢x1x2...x5⎤⎦⎥⎥⎥⎥ [ x 1 x 2 . . . x 5 ] 矩阵(matrices) 矩阵是二维数组: ⎡⎣⎢⎢⎢⎢a11a21...am1a12a22...am2.........a1na2n
相关文章
- 1. 深度学习中的线性代数知识详解
- 2. 深度学习(二)：深度学习中的线性代数知识
- 3. [译]深度学习中所需的线性代数知识
- 4. 深度学习中的线性代数
- 5. 深度学习中的数学知识
- 6. 深度学习_深度学习基础知识_RAdam详解
- 7. 机器学习中的线性代数知识（中）
- 8. 深度学习中的几率知识详解
- 9. 深度学习中的信息论知识详解
- 10. 深度学习中的概率知识详解
- 更多相关文章...
- • 免费ARP详解 - TCP/IP教程
- • 与传输层有关的基本知识 - TCP/IP教程
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
- • Flink 数据传输及反压详解
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 深度学习中的线性代数知识详解
- 2. 深度学习(二)：深度学习中的线性代数知识
- 3. [译]深度学习中所需的线性代数知识
- 4. 深度学习中的线性代数
- 5. 深度学习中的数学知识
- 6. 深度学习_深度学习基础知识_RAdam详解
- 7. 机器学习中的线性代数知识（中）
- 8. 深度学习中的几率知识详解
- 9. 深度学习中的信息论知识详解
- 10. 深度学习中的概率知识详解