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