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摘要： 文章目录 一：行列式简介二：行列式的性质三：克拉默法则、体积和线性变化 一：行列式简介 1.定义： 前提：方阵 A可逆 A的行列式非0 2.行列式求法： 即包含按行展开和按列展开： 3.三角矩阵的行列式 二：行列式的性质 根据这些性质可以得出求行列式的另一种方法，就是利用初等行变化，其中过程中要有变 阅读全文

摘要： 文章目录 一：矩阵运算二：矩阵的逆三：可逆矩阵的性质四：分块矩阵五：矩阵因式分解 LU分解六：N维空间的子空间七：维数与秩 一：矩阵运算 1.和与标量运算： 这里比较简单，就不再赘述。 2.矩阵乘法： 本质：其实就是线性变化，线性变化见：https://blog.csdn.net/qq_375349 阅读全文

摘要： 文章目录 一：线性方程组二：行化简与阶梯形矩阵三：向量方程四：矩阵方程五：线性方程组的解集六：阶段总结七：线性无关八：线性变换九：平移+旋转+缩放（补充） 一：线性方程组 1.线性方程： 2.解的情况： 3.系数矩阵、增广矩阵： 系数矩阵：方程组对应的系数组成的矩阵。 增广矩阵：方程组对应的系数以及 阅读全文

摘要： 手动实现请参考：https://blog.csdn.net/qq_37534947/article/details/109394648 二：“利用torch.nn实现前馈神经网络解决回归、二分类、多分类任务”实验 注： 因为相比于手动实验其主要是在模型的构建中利用了torch.nn模块，其他的部分都 阅读全文

摘要： 一：“手动实现前馈神经网络解决回归、二分类、多分类任务”实验 1.1“手动实现前馈神经网络解决回归”实验 实验过程： 1.1.1 导入所需要的包 1. import torch 2. import numpy as np 3. import random 4. from IPython import 阅读全文

摘要： 文章目录 前言一、anaconda3的安装与配置1.下载anaconda32.安装anaconda33.配置环境4.创建虚拟环境 二、安装tensorflow-gpu1.查看显卡2.查看显卡驱动版本以及GCC编译版本3.查看cuda版本型号4.查看cudnn 版本型号5.按照python版本、显卡驱 阅读全文

摘要： 循环神经网络： https://blog.csdn.net/qq_37534947/article/details/108369828 阅读全文

摘要： 文章目录 卷积神经网络 一、三个特点 二、卷积和互相关 三、卷积操作 四、反向传播 五、池化 六、增加输出单元的感受野 七、卷积网络发展历程 卷积神经网络 为什么引入卷积网络？主要是对于图片来说，全连接神经网络的几个弊端如下： 一、三个特点 稀疏交互/局部连接： 在全连接神经网络，一层的每个神经元和 阅读全文

摘要： 深度模型优化与正则化： 网络优化 目的：经验风险最小化。对于低维来说，目的是逃离局部最优点；对于高维来说，则是逃离鞍点。 梯度下降 批量梯度下降、小批量梯度下降、随机批量梯度下降。 学习率 流程：学习率预热、学习率衰减、学习率周期调整、自适应学习率。 1）学习率预热： 阅读全文

摘要： 前馈神经网络： https://blog.csdn.net/qq_37534947/article/details/107832979 补充： 人工神经网络的三大要素： 万能近似定理： 可以看到只需要一个线性输出层和一个隐藏层组成的神经网络就可以近似任何函数，但是规模可能巨大，随着深度的增加，网络的 阅读全文