预备知识（二）

1. 对于一个矩阵A，可以使用A.T对矩阵A进行转置
2. 图像以n维数组的形式出现，其中3个轴对应于高度、宽度以及一个通道轴，用于堆叠颜色通道
3. 将张量乘以或加上一个标量不会改变张量的形状，其中张量的每个元素都将与标量相加或相乘
4. 指定axis=0降维求和相当于把每一列相加求和，指定axis=1降维求和相当于把每一行相加求和
5. 点积(${\text{x}}^T\text{y}$或<$\text{x,y}$>)是两个向量相同位置的按元素乘积的和，调用.dot()函数可以实现点积的计算
6. 当我们为矩阵A和向量x调用np.dot(A,x)时，会执行矩阵向量积（A的列维数必须与x的维数相同）
7. 范数：设n维向量$\text{x}$的元素是$x_1,x_2,...,x_n$
   $L_1$范数表示向量元素的绝对值之和$||\text{x}|{|}_1={\sum }_{i=1}^n|x_i|$，
   $L_2$范数表示向量元素平方和的平方根$||\text{x}|{|}_2=\sqrt{{\sum }_{i=1}^n{x}_i^2}$,
   $L_p$范数$||\text{x}|{|}_p=({\sum }_{i=1}^n|x_i{|}^p{)}^{1/p}$,
   矩阵$\text{X}$的弗罗贝尼乌斯范数是矩阵元素平方和的平方根
   $||\text{X}|{|}_F=\sqrt{{\sum }_{i=1}^m{\sum }_{j=1}^n}{x}_{ij}^2$