这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（五）：线性代数。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
标量就是我们常见的单个数字（包括整数、小数等等），可以使用只有一个元素的张量表示文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-614368.html
用小写字母表示，如：x、y、z文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-614368.html
import torch
x = torch.tensor(8.0)
y = torch.tensor(3.0)
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线性函数如下： y ^ = w 1 x 1 + . . . + w d x d
在深度学习中，用来训练的数据集通过标注来实现。 咱们在这一步使用函数来生成一组数据集 定义数据生成函数：synthetic_data
一、向量 在数学表示法中，向量通常记为粗体小写的符号（例如， x ， y ， z ）当向量表示数据集中的样本时，它们的值具有一定的现实意义。例如研究医院患者可能面临的心脏病发作风险，用一个向量表示一个患者，其分量为最近的生命特征、胆固醇水平、每天运动时间等
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
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返回一维张量（一维数组），官网说明，常见的三种用法如下 tensor.shape：查看张量的形状 tensor.reshape：返回改变形状后的张量，原张量不变
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
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
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
