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。
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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 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
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
