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一瓶泡沫
2024-05-12
学习
矩阵
向量
与日俱增
第一
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深度学习
2016 年 12 月 9 日
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目录
第一章 前言 1
1.1 谁应该读这本书？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.2 深度学习的历史趋势 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2.1 神经网络的众多名称和命运变迁 . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2.2 与日俱增的数据量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.2.3 与日俱增的模型规模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.2.4 与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击 . . . . . . . . . 17
第一部分 应用数学与机器学习基础 22
第二章 线性代数 23
2.1 标量，向量，矩阵和张量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.2 矩阵和向量相乘 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.3 单位矩阵和逆矩阵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.4 线性相关和生成子空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.5 范
学习/矩阵/向量/与日俱增/第一/11/商业/目的/https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/用于/
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