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標簽 > 線性代數
線性代數是數學的一個分支,它的研究對象是向量,向量空間(或稱線性空間),線性變換和有限維的線性方程組。向量空間是現代數學的一個重要課題;因而,線性代數被廣泛地應用于抽象代數和泛函分析中;通過解析幾何,線性代數得以被具體表示。
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線性代數是人工智能的數學基礎之一,它涉及向量、矩陣、線性變換等概念。在機器學習和深度學習中,線性代數被廣泛應用于數據處理、特征提取和模型訓練等方面。
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PyTorch入門須知PyTorch教程-2.3. 線性代數
我們可以將數據集加載到張量中,并使用基本的數學運算來操縱這些張量。要開始構建復雜的模型,我們還需要一些線性代數工具。本節簡要介紹了最基本的概念,從標量算...
其中,gradient(x_n)是函數位于x_n點時的梯度向量,hessian_matrix是一個尺寸為 nxn 的黑塞矩陣(hessian matri...
向量是一維有序數組,是一階張量的例子。向量被稱為向量空間的對象的片段。向量空間可以被認為是特定長度(或維度)的所有可能向量的全部集合。三維實值向量空間(...
每行長度相同,即每行的數據個數相同,因此我們可以說數據是矢量化的。這些行數據可以一次性或成批地提供給模型,并且可以預先配置模型,以得到固定寬度的行數據。
其實人們一直都在思考這個問題。去年,清華大學將「線性代數」科目的課本改成英文教材就引發了人們的熱議。據介紹,該校改用了麻省理工學院(MIT)數學系教授 ...
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