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深度學習數學從不同角度來理解

生活更新时间:2025-02-13 23:49:50

深度學習數學從不同角度來理解?1.線性代數線性代數作為數學中的一個重要的分支，我感覺是一般人學習機器學習或者深度學習算法的必備知識，作為博主這樣的CS出身的工科生，學了線性代數、微積分、概率論這些基礎課程，平時也就夠用了，再複雜的一些數學分支涉及的很少（這一部分摘錄自[1]，加上我自己的一些理解），今天小編就來說說關于深度學習數學從不同角度來理解?下面更多詳細答案一起來看看吧!

深度學習數學從不同角度來理解

1.線性代數

線性代數作為數學中的一個重要的分支，我感覺是一般人學習機器學習或者深度學習算法的必備知識，作為博主這樣的CS出身的工科生，學了線性代數、微積分、概率論這些基礎課程，平時也就夠用了，再複雜的一些數學分支涉及的很少。（這一部分摘錄自[1]，加上我自己的一些理解）

1.1 标量，向量，矩陣和張量

标量（scalar）：一個标量就是一個單獨的數。用斜體表示标量，如 s∈R

向量（vector）：一個向量是一列數，我們用粗體的小寫名稱表示向量。比如

x，将向量x 寫成方括号包含的縱柱：

x=⎡⎣⎢⎢⎢⎢x1x2⋮xn⎤⎦⎥⎥⎥⎥

矩陣（matrix）：矩陣是二維數組，我們通常賦予矩陣粗體大寫變量名稱，比如

A 。如果一個矩陣高度是m，寬度是n，那麼說A∈Rm×n

。一個矩陣可以表示如下：

A=[x11x21x12x22]

張量（tensor）：某些情況下，我們會讨論不止維坐标的數組。如果一組數組中的元素分布在若幹維坐标的規則網絡中，就将其稱為張量。用A 表示，如張量中坐标為(i,j,k)的元素記作Ai,j,k

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