Deep Learning 中的一些符号表示

最新推荐文章于 2025-07-11 09:19:12 发布
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分类专栏： Deep Learning 笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ode_to_simplicity/article/details/83051977
本文深入探讨了数学符号在集合论与矩阵运算中的应用，包括xS, x-S, Ai,:，A:,i，f(A)i,j等概念的解释，并详细介绍了矩阵加法C=A+B及C=A+b的操作原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

xS：例如定义一个集合 S=｛1，2，3｝则 xS 表示 x1，x2 以及 x3。
x-S：例如定义一个集合 S=｛1，2，3｝则 x-S 表示除了 x1，x2 以及 x3 之外的元素。
Ai,:：表示 A 中垂直坐标 i上的一横排元素。
A:,i：表示 A 的第 i 列。
f(A)i, j：表示函数 f 作用在 A 上输出的矩阵的第 i 行第 j 列元素。
C = A + B：表示 Ci,j = Ai,j + Bi,j。
C = A + b：表示 Ci,j = Ai,j + bj。

Java Deeplearning4j：实现文本分类
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
10-09 4327
在本文中，我们介绍了如何使用 DeepLearning4J 构建、训练和评估文本分类模型。我们首先准备了数据集，并进行了数据预处理和向量化。然后，我们构建了一个 RNN 模型，并配置了训练参数。最后，我们使用训练数据训练模型，并使用测试数据评估模型的性能。通过调整模型和参数，我们可以提高模型的性能。
深度学习之数学概念符号汇总
绎岚科技的博客
06-14 1418
深度学习中的数学概念符号用于系统化和简化复杂的数学和计算过程。它们通过明确的符号表示，如向量、矩阵、张量等，以及相关的函数和运算符，为神经网络模型的定义、训练和应用提供了标准化的数学语言，使得深度学习算法更加易于理解和实现。
Deep Leaning 学习笔记（1）——常用符号表达式
Mr.Zhang的笔记本
05-29 424
以input为图片为例：图片像素为6464，则一张图片可以分为三元素图，红绿蓝。总体像素点为 6464*3=12288 将用X表示input的像素点，则X∈R(12288)，并且该图像是否为猫（预测），y∈{0,1} 表示（X,y）为训练集的一个样本。 由此，训练集有m个样本，则总体的input X 为 ...
深度学习符号指南
hk121的博客
06-04 1757
上图是一个四层的神经网络，有三个隐藏层。我们可以看到，第一层（即左边数过去第二层，因为输入层是第0层）有5个神经元数目，第二层5个，第三层3个。我们用L表示层数，上图：L=4，输入层的索引为“0”，第一个隐藏层n^([1])=5,表示有5个隐藏神经元，同理n^([2])=5，n^([3])=3，n^([4])=n^([L])=1（输出单元为1）。而输入层，n^([0])=n_x=3。在不同层所拥有...
deeplearning.ai中符号表示
二分掌柜的
03-22 431
deeplearning.ai中符号表示 flyfish 以输入 Harry Potter and Hermione Granger invented a new spell.为例说明 输入x（9个单词） x⟨1⟩x⟨2⟩x⟨3⟩……x⟨t⟩……x⟨9⟩x⟨1⟩x⟨2⟩x⟨3⟩……x⟨t⟩……x⟨9⟩ x^{\langle 1 \rangle} x^{\langle 2 \rangl...
深度学习 机器学习 公式中常用的符号
mmm305658979的博客
09-19 3454
θ theta λ lambda σ,Σ sigma δ delta ε epsilon β beta α aerfa γ gama Π pai
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之常用模型（四、五、六、七）
lucky_greenegg的专栏
04-29 4659
转自：http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8775524 九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器         Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后
使用带有Deeplearning4j的长短期记忆（LSTM）神经网络进行垃圾邮件检测
04-11
在Scala中使用Deeplearning4j进行LSTM模型构建，首先需要设置项目依赖，导入Deeplearning4j的相关库。接着，可以创建一个LSTM网络架构，通常包括输入层、隐藏层（LSTM层）和输出层。LSTM层用于存储和处理序列信息，...
DeepLearning_deeplearning_pythonreferencep_
10-04
标题中的"DeepLearning_deeplearning_pythonreferencep_"暗示了这个压缩包可能包含与深度学习相关的Python编程资源，特别是参考指南或速查表。描述中提到的"Deep Learning functions and collection of python ...
deep learning with theano
03-03
在提供的压缩文件中，除了电子书的两种格式（.azw3和.pdf）外，还有一个名为“FoxEbook.net.txt”的文本文件，可能是购买或下载记录，而"Packt.Deep.Learning.with.Theano.1786465825_Code.zip"很可能包含了书中示例...
Deep Learning for Computer Vision
07-23
提到的“DeepLearning Saga”以及观看对Geoff Hinton的喜剧致敬视频，都强调了深度学习的学习资源。文档中推荐了多个在线课程和资源，如教授Hugo Larochelle的IFT725课程，以及斯坦福大学Fei-Fei Li的CS231N课程，...
论文笔记（二）
Gun_powder_的博客
05-17 467
刚才的操作可以把非叶子节点表示出来，但在计算的过程中，所有的后代都是被平等对待的，没有附加权重。 有一句话不是很理解： 暂且记下； 所以接下来我们将在模型里引入权重来反映子树的结构，引入层次嵌入的方法生成向量S。层次嵌入的效率将在后面的文章被实验证明。 层次嵌入的图示如下： 让我们先来翻译一下图示下的文字，每一个模块中是一个嵌入向量。其中含有一些未知变量，那么来看看文章是怎么具体解释的。 L,N,R都是遵循上文的解释。 Vij的通俗解释是某叶子节点j到某根节点i路上的所有非叶子节点..
神经符号AI：结合深度学习和符号逻辑的下一代AI
最新发布
Liudef06的博客
07-11 3322
当AI医生解释诊断时，它不仅能指出医学影像中的异常像素模式，还能引用临床指南中的第三条第二款，推演病理发展的逻辑链条——这正是神经符号AI赋予机器的“理性之光”。
如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？
人邮异步社区
04-26 1590
神经网络的出现可追溯到20世纪40年代，因此，其有相当长的发展历史。本书将介绍神经网络的发展历史，因为你需要了解一些术语。激活函数是其中一个很好的例子，它可以缩放神经网络中神经元的值。阈值激活函数是研究人员引入了神经网络时的早期选择，而后S型激活函数、双曲正切激活函数、修正线性单元（Rectified Linear Unit，ReLU）激活函数等相继被提出。虽然目前大多数文献都建议仅使用ReLU激活函数，但你需要了解S型激活函数和双曲正切激活函数，才能理解ReLU激活函数的优势。 只要有可能，我们就会指出
详解深度学习中的特征图融合和特征图拼接
qq_23865133的博客
03-05 5737
在深度学习的图像分割和分类任务中，特征图融合（Feature Map Fusion）和特征图拼接（Feature Map Concatenation）是两种常用的技术，用于结合不同层次或不同阶段的特征图，以提高模型的性能和泛化能力。这两种技术虽然在目的上相似，但在实现方式上有所不同。
深度学习中的字符及公式含义
m0_46501404的博客
10-28 1189
y^\hat{y}y^​：当输入特征值x时，预测标签yyy为1的概率 given xxx , want y^=P(y=1∣x)\hat{y}=P(y=1|x)y^​=P(y=1∣x) (把x当作一个图片，希望 y^\hat{y}y^​ 告诉你这张图片上是猫的概率) y^=σ(wTx+b)\hat{y}=\sigma(w^T{x}+b)y^​=σ(wTx+b) 令wTx+b=zw^T{x}+b=zwTx+b=z σ(z)=11+e−z\sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}σ(z)=1+e.
《深度学习》OpenCV 图像拼接 原理、参数解析、案例实现
wx_AHao1004Y的博客
09-29 2937
图像拼接是指将多个图像拼接成一个大图像。在计算机视觉和图像处理领域，图像拼接常用于创建全景图像、创建大幅面照片、图像拼接等应用。import cv2import sysdef detectAndDescribe(image): # 函数用于gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将影色园片转换成死没图descriptor = cv2.SIFT_create() # 建立SIFT生成器。
深度学习pytorch——拼接与拆分（持续更新）
2201_76139143的博客
03-17 920
使用条件：合并的dim的size可以不同，但是其它的dim的size必须相同。语法：cat([tensor1,tensor2],dim = n) # 将tensor1和tensor2的第n个维度合并。
深度学习——深层神经网络[4]
weixin_30556161的博客
03-28 129
目录 神经网络的符号表示 为什么用深度来表示 神经网络模块构建 参数和超参数 一、神经网络的符号表示 $L = 4$ 层数为4 $n^{[l]}=5$ 第$l$层有5个神经元 $n^{[0]}=n_x=3$ 输入层有3个特征值 $a^{[l]}$第$l$层的激活函数 $X=a^{[0]}$ $a^{[L]}=\widehat{y}$输出层 二、为什么用深度来表...
深度学习经典教材《Deep Learning》全解析
【压缩包子文件的文件名称列表】: deep+learning.pdf 知识点详细说明： 1. 深度学习概念理解：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建多层神经网络来模拟人脑处理信息的方式，能够自动从数据中学习和提取特征，...
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