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一生浮华
2025-05-12
学习
矩阵
用于
与日俱增
向量
目的
商业
第一
深度
342.6
30.4 MB
DR
AF
T
仅供学习使用，不得用于商业目的。https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
深度学习
2017 年 3 月 15 日
DR
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ii
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仅供学习使用，不得用于商业目的。https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
目录
致谢 xvi
数学符号 xvii
第一章 前言 1
1.1 本书面向的读者 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
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 . . . . . . . . . . . 12
1.2.2 与日俱增的数据量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.2.3 与日俱增的模型规模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.2.4 与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击 . . . . 22
第一部分 应用数学与机器学习基础 25
第二章 线性代数 27
2.1 标量、向量、矩阵和张量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.2 矩阵和向量相乘 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.3 单位矩阵和逆矩阵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.4 线性相关和生成子空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.5 范数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.6
学习/矩阵/用于/与日俱增/向量/目的/商业/第一/深度/342.6/
学习/矩阵/用于/与日俱增/向量/目的/商业/第一/深度/342.6/
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