深度學習數學基礎 —— 中科視拓
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深度學習數學基礎介紹（二）概率與數理統計
特征 數字特征 抽樣分布 第5章 最大 中心 3.4 獨立 知識 第1章 隨機事件與概率§1.1 隨機事件§1.2 隨機事件的概率§1.3 古典概型與幾何概型§1.4 條件概率§1.5 事件的獨立性 第2章 隨機變量的分布與數字特征§2.1 隨機變量及其分布§2.2 隨機變
【深度學習數學基礎】向量點乘（內積）和叉乘（外積、向量積）概念及幾何意義解讀
1. 點乘 向量的點乘,也叫向量的內積、數量積，對兩個向量執行點乘運算，就是對這兩個向量對應位一一相乘之後求和的操作，點乘的結果是一個標量。 對於向量a和向量b：
《Python深度學習》第2章——深度學習數學基礎code
from keras.datasets import mnist # 載入 MNIST 資料集 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() # 檢視圖片 import ma
中科視拓深度學習實戰班來杭州了！
自媒體時代，任何風吹草動都會被放大無數倍後放出來販賣焦慮。真真假假各位看官自己判斷
深度學習——數學與機器學習基礎
線性代數 標量：一個單獨的數 向量：一個向量是一列數 矩陣：一個矩陣是一個二維陣列 張量：一個數組中的元素分佈在若干維座標的規則網格中，稱之為張量。比如張量A中座標為(i,j,k)的元素記作Ai,j,k。在計算機視覺中，5張3通道的32×32大小的影象可以用
機器學習數學基礎之矩陣理論（三）
gis 引入 定義 增加 2017年 理論值 nbsp 得到 正數 矩陣求導 目錄 一、 矩陣求導的基本概念 1. 一階導定義 2. 二階導數 二、 梯度下降 1. 方向導數. 1.1 定義 1.2 方向導數的計算公式. 1.3 梯度下降最快的方向 1.
器學習數學基礎之矩陣理論（二）
pac 本質 uid spa album 空間 矩陣 amp .com 目錄 一、線性空間 1. 線性空間的概念 （1） 線性空間的定義 （2） 線性空間的本質 2. 線性空間的基 （1） 線性表示 （2） 線性相關 （3） 線性無關 （4） 線性空間基的定義 （5） 坐標
斯坦福新深度學習系統 NoScope：視頻對象檢測快1000倍
這樣的 nvidia 備份 stanford feed 角度 靜態圖 普通 acc 以作備份，來源http://jiasuhui.com/archives/178954 本文由“新智元”（微信ID：AI_era）編譯，來源：dawn.cs.stanford.edu，編譯：
2—機器學習 - 數學基礎
導數 基礎 變化 font bsp 分享 概率 曲線 size 1、夾逼定理 2、導數 導數就是曲線的斜率，是曲線的變化快慢的反映 3、泰勒展開 應用：數值計算和實踐中的模型簡化 4、方向導數 5、梯度 6、凸函數 7、概率論
【機器學習數學基礎】線性代數基礎
目錄 線性代數 一、基本知識 二、向量操作 三、矩陣運算 線性代數 一、基本知識 本書中所有的向量都是列向量的形式： \[\mathbf{\vec x}=(x_1,x_2,\cdots,x_n)^T=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\
機器學習數學基礎
泰勒公式 泰勒公式： Jensen不等式 若f是凸函式，則 切比雪夫不等式 切比雪夫不等式： 切比雪夫不等式的證明過程： 大數定理 大數定理公式：
深度學習必備基礎知識
線性分類器 1.線性分類器得分函式 CIFAR-10：一
機器學習數學基礎總結
目錄 線性代數 一、基本知識 本文中所有的向量都是列向量的形式： \[\mathbf{\vec x}=(x_1,x_2,\cdots,x_n)^T=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\ \vdots \\x_n\end{bmatrix}\] 本書中所有的矩 \(\mathbf X\in \
機器學習數學基礎001-矩陣及矩陣的基本表示
矩陣及矩陣的基本表示 同學們好，我是CSDN學院的講師，講解人工智慧的相關內容，和同學們交流得知，很多同學的數學基礎都不過關，從今天開始就給大家帶來機器學習當中涉及到的相關數學基礎知識。 我會近期在微信公眾號(北國課堂)開放一套系列課程，從零開始學機器學習。在公眾號裡面
深度學習理論基礎7-初識神經網路
為了有種儀式感。我給出了神經網路的抽象表示。各層的名字圖上已經給的很清楚了。圖上沒有體現到的知識是，中間層也叫隱藏層。因為這個模型只有2層有權重，所以通常被叫做'2層網路'。 讓我們回到感知機。下面是感知機的數學公式表示： 還是原來的配方，還是原來的味道。接著給你感知機的影象表示
深度學習理論基礎6-多層感知機
廢話不多說，人生甜短，讓我們立即開始多層感知機的學習吧。為了迴圈漸進的理解多層感知機，我們有必要再把閘電路拿出來把玩一番。 這些是閘電路的符號表示，我們馬上就用。你隨便記3秒鐘就好。 吼吼，你是不是在想，難道這就是異或門？沒錯哦。這就是。不信你可以捋一下。 是不是經過翻過來調
深度學習理論基礎1-Numpy
夜夢，語文老師勒令我寫一篇《深度學習入門：基於Python的理論與實現》讀後感。我不敢懈怠，立即翻出我的膝上型電腦，開始寫作文。。。。 --------Numpy-------- 簡介： ---->是一個Python第三方模組 ---->處理陣列，矩陣，多維陣列十分便捷
深度學習理論基礎5-感知機的侷限性
--------------異或門------------- 異或門的文字描述：僅當輸入中的一方為1時，才會輸出1。 現在請閉上眼睛想2兩個星期，怎麼用上節提到的感知機實現異或門呢？ 。。。 嗯，相信你在思考的這段時間裡已經嘗試了很多組合。但依然沒有靠譜的引數可用，實際上上文的
深度學習理論基礎4-簡單邏輯電路的感知機實現
接下來我們小試牛刀，為感知機設定權重及閥值，實現一些簡單的邏輯電路。 ----------------------------------------------------與門--------------------------------------------------