第二章数学基础 - 神经网络与深度学习.pdfVIP

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2017-09-06 发布于天津
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第二章数学基础在介绍神经网络模型之前我们先介绍一些数学基础知识包括线性代数概率论和优化中的基本概念线性代数向量在线性代数中标量是一个实数而向量是指个实数组成的有序数组称为维向量如果没有特别说明一个维向量一般表示列向量即大小为的矩阵其中称为向量的第个分量或第维为简化书写方便排版起见有时会以加上转置符号的行向量大小为的矩阵表示列向量向量符号一般用黑体小写字母或小写希腊字母等来表示第二章数学基础向量的模向量的模为向量的范数在线性代数中范数是一个表示长度概念的函数为向量空间内的所有向量赋予非零的正长度或

第二章数学基础在介绍神经网络模型之前，我们先介绍一些数学基础知识，包括线性代数、概率论和优化中的基本概念。 2.1 线性代数 2.1.1 向量在线性代数中，标量（Scalar ）是一个实数，而向量（Vector ）是指n 个实数组成的有序数组，称为n 维向量。如果没有特别说明，一个n 维向量一般表示列向量，即大小为n 的矩阵。 a