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线性代数 通过伪逆求解线性方程组 伪逆，又称为Moore-Penrose逆，它是一种广义的矩阵。我们可以找到任意一个矩阵的伪逆。矩阵 A mathbf{A} A 的伪逆定义为： A + = lim x → 0 ( A T A + α I ) − 1 A T mathbf{A}^+=lim_{x to 0}(mathbf{A}^Tmathbf{A}+alphamathbf{I})^{-1}mathbf{A}^T A + = x → 0 lim
我们在深度学习-简介和 深度学习-历史背景中已经初步了解的深度学习。在我们真正开始学习深度学习前还需要做些准备工作。那就是学习应用数学和机器学习基础。想要理解深度学习这些是必不可少的。 我将在这篇文章中为大家介绍一部分与深度学习有关的线性代数。 我
为方便大家阅读，这里推出一个线性代数的合集。这与之前的内容是一致的。 我们在深度学习-简介和 深度学习-历史背景中已经初步了解的深度学习。在我们开始学习深度学习前还需要做些准备工作。就是学习应用数学和机器学习基础。 想要理解深度学习这些是必不可少的
线性代数 在数学中，分解通常指的是将一个复杂的对象或结构分解为更简单的部件或组件。这个概念在许多数学领域都有应用。在线性代数中，矩阵分解是常见的一个主题，我们通过分解矩阵来发现它不明显的性质。 矩阵有许多种的分解方式：LU分解、QR分解、特征分解、奇
1.标量使用 标量由只有一个元素的张量表示,标量可以做最简单的计算。 结果： 2.向量使用 向量：将标量值组成的列表就是向量 结果： 访问张量的长度 只有一个轴的张量，形状只有一个元素 创建一个二维矩阵5行4列，然后将矩阵做转置，轴对称的一个转置 结果：其实就是把
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它主要通过模拟人类大脑中的神经网络来进行数据处理和学习。深度学习的核心技术是神经网络，神经网络由多个节点组成，这些节点之间有权重和偏置的连接。通过对这些节点进行训练，我们可以使神经网络具有学习和推理的能力
学习参考： 动手学深度学习2.0 Deep-Learning-with-TensorFlow-book pytorchlightning ①如有冒犯、请联系侵删。 ②已写完的笔记文章会不定时一直修订修改(删、改、增)，以达到集多方教程的精华于一文的目的。 ③非常推荐上面（学习参考）的前两个教程，在网上是开源免费的，写的很棒
李沐《动手学深度学习》预备知识 张量操作与数据处理 教材：李沐《动手学深度学习》 标量（scalar） 仅包含一个数值被称为标量，标量由只有一个元素的张量表示。 向量 向量可以被视为标量值组成的列表，向量由一维张量表示。一般来说，张量可以具有任意长度，取决于
1．克莱姆法则 线性方程组 { a 11 x 1 + a 12 x 2 + ⋯ + a 1 n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + ⋯ + a 2 n x n = b 2 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ a n 1 x 1 + a n 2 x 2 + ⋯ + a n n x n = b n begin{cases} a_{11}x_{1} + a_{12}x_{2} + cdots +a_{1n}x_{n} = b_{1} \\\\ a_{21}x_{1} + a_{22}x_{2} + cdots + a_{2n}x_{n} =b_{2} \\\\ quadcdotscdotscd
