摘要：
矩阵计算 矩阵计算其实主要就是讲矩阵怎么求导数，对于机器学习和深度学习，我们要知道怎么求导数，因为所有的优化模型都是通过求导数来进行的。 矩阵计算这部分的内容是在矩阵论中进行学习的，这里涉及到优化了... 将导数扩展到向量，通常我们叫做梯度。（下面就是有关矩阵论的内容了... 实在不明白就先跳过吧） 阅读全文
摘要：
线性代数 其实我们不需要太多线性代数的知识，但是还是稍微讲一下作为一个数学上的入门。 向量的距离使用 ||vecotr|| 来表示。 ||a||2这个是L2范式，其实就是把向量里面的元素平方再求和，最后开方。 向量的点积： a^T b 向量的正交： a^T b = 0 矩阵乘法，左边看行，右边看列（ 阅读全文
摘要：
数据操作 图片是三维的： w*h*channel 图片集是四维的：batch_size*w*h*channel 一个视频批量是五维的：batch_size*t*w*h*channel 这里解释最后一个，行::3表示从第一个开始，每次步长为3，::2表示从第一个开始，每次步长为2 数据操作实现 操作总 阅读全文