code旭的博客

开创性模型：首个成功应用的卷积神经网络（1998年）应用场景：手写数字识别（MNIST数据集）、银行支票识别提出者：Yann LeCun团队（论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》）

实现了的核心计算逻辑。

的反向传播计算更高效（避免了除法链式求导）避免直接计算指数带来的数值溢出问题。✓ 需要可视化概率分布时选。✓ 直接获取对数概率时选。在PyTorch中，两者梯度形式不同，但。

梯度控制：通过门控机制缓解梯度消失/爆炸长期记忆：更新门控制历史信息的保留比例计算效率：比LSTM参数少约1/3，训练更快实用场景：文本生成、机器翻译、时间序列预测等通过这种门控设计，GRU能像"智能水龙头"一样，动态控制信息流动，是处理序列数据的利器。

Embedding（嵌入）是的核心技术，其本质是。

（如 Faster R-CNN）（如 ResNet、VGG）

【代码】决策树的核心思想。

中，使得每个样本到所属簇中心的。

尝试手工计算其协方差矩阵和主成分方向，验证是否也满足其中一个主成分方差为0？标准化/Z-score。

对于任意。

描述数据。

余弦相似度关注方向，欧式距离关注位置差异。

对非正态分布特征进行分箱处理。

通过邻近样本的y​k1​i1∑k​yi​简单平均y​∑i1k​di​1​∑i1k​di​1​yi​​距离加权平均。

是一种基于实例的监督学习算法，主要用于和任务。。

对于2x2矩阵：det[abcd]=ad−bc\text{det}\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix} = ad - bcdet[ac​bd​]=ad−bc对于n阶方阵：二、行列式关键性质性质说明验证示例（使用你的矩阵a）可逆性判定det(a)≠0 ⇨ 矩阵可逆det(a)=-4 → 可逆特征值关系det(a)=所有特征值的乘积代码中 乘积为-4行列式乘法性质det(AB)=det(A)det(B)验证：det(a@

对于。

对于向量。

【代码】矩阵特征值与特征向量定义。