深度学习记录

最新推荐文章于 2025-09-15 09:49:29 发布
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本文主要介绍了《深度学习》一书的前两章内容，探讨了机器学习的基本概念，包括AI系统如何从原始数据中提取模式，以及深入讲解了线性代数的基础知识，如标量、向量、矩阵和张量的概念，还提到了衡量向量大小的范数。
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这篇博客主要是对《深度学习》这本书的一些记录

第1章 引言

机器学习：AI系统具备自己获取知识的能力，即从原始数据中提取模式的能力。

第2章 线性代数

1.标量，向量，矩阵和张量

标量：单独的数字，通常用斜体表示。 向量：一个向量是一列数。 矩阵：矩阵是一个二维数据。张量：坐标超过2维的数据。转置等

范数：衡量一个向量的大小。

 

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