降维 平均 点积 矩阵乘法 范数 概率 正态分布 平方损失

最新推荐文章于 2025-12-02 20:45:02 发布
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#深度学习

本文介绍了如何在PyTorch中使用sum()函数对二维矩阵进行求和操作，探讨了按行(axis=0)和按列(axis=1)求和的区别，以及求和操作如何实现矩阵的降维。同时提到了mean()、numel()和矩阵乘法等相关概念。
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Pytorch中矩阵用sum()函数求和降维是怎么回事_JeffchenITM的博客-优快云博客_pytorch矩阵求和看例子：定义一个5×4矩阵我们对A矩阵所有元素求和，观察求和的矩阵形状：这里A矩阵是二维矩阵，在计算机里面也就是有两个轴，轴0表示行，轴1表示列，求和函数A.sum()表示将A矩阵在这两个轴方向上同时求和，所以求和后A.sum()是一个标量。A.sum()默认是将两个轴方向同时求和，也可以指定一个轴方向求和，下面我们指定按轴0方向求和，也就是按行求和，并观察求和后矩阵形状：可以看出求和后二维矩阵变成一维的了，按行求和，行这个维度就消失了，所以可以认为，求和就是在降维；另...https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43498449/article/details/121632269axis=0 最后要一行0+4+8+12+16

axis=1 最后要一列  第一行所有列求和是第一个数字0+1+2+3

 

 

 

平均 mean（）  求和sum（） 张量个数 numel（）

 矩阵乘法

 

 范数

 

2.4. 微积分 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentationhttps://zh.d2l.ai/chapter_preliminaries/calculus.html 微积分 

2.5. 自动微分 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentationhttps://zh.d2l.ai/chapter_preliminaries/autograd.html

自动微分

 

 

 

概率

 翻译: 2.6 概率论 深入神经网络 pytorch_AI架构师易筋的博客-优快云博客_神经网络与概率论以某种形式，机器学习就是做出预测。考虑到患者的临床病史，我们可能想要预测患者明年心脏病发作的可能性。在异常检测中，我们可能想要评估飞机喷气发动机的一组读数是否正常运行。在强化学习中，我们希望代理在环境中智能地行动。这意味着我们需要考虑在每个可用操作下获得高回报的概率。当我们构建推荐系统时，我们还需要考虑概率。例如，假设性地说我们为一家大型在线书商工作。我们可能想要估计特定用户购买特定书籍的概率。为此，我们需要使用概率语言。整个课程，专业，论文，职业，甚至部门，都致力于概率。所以很自然，我们在本节中的目标不是https://blog.youkuaiyun.com/zgpeace/article/details/123493660

 

正态分布 

 

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