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我们学习机器人运动规划的时候，经常会用到范数的概念。例如求解两点之间的欧式距离，我们需要求解欧式长度，从数学上来说也就是求解L2范数的问题。下面将介绍范数的概念：
向量的各个元素的绝对值之和：
向量的每个元素的平方的和再开平方根
向量的每个元素的p次方的和再开p次方根
向量的正无穷范数即：向量的所有元素的绝对值中最大的
向量的负无穷范数即：向量的所有元素的绝对值中最小的
0范数：向量中非0的元素的个数文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-511704.html
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总结来说 ，深度学习的核心在于优化；优化的重点在于降低损失值；降低损失值需要通过反向梯度下降；而微积分，判断的就是梯度下降的方向和大小。 铺开来说 ，深度学习的核心目标是通过优化过程来训练模型，以便在给定输入数据时能够产生准确的预测。而为了评估模
使用贝叶斯深度学习建模深度学习中的不确定性. paper：What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision? 现有的深度学习方法大多只能给出特定的预测结果，而不能给出结果的不确定性程度。 深度学习中输出结果的不确定性主要有两种： 偶然不确定性 是由数据中的
