网站首页 矩阵求逆 第2页

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  鸡兔同笼问题多种数学方法解答 百分之九十的人做不出来

  以下是几种常见的解法：方法一：代数方程法（已给出）设鸡有...

  2024-10-16 goqiw 技术教程 21 ℃ 0 评论
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  KDD 2019 | 不用反向传播就能训练DL模型，ADMM效果可超梯度下降

  机器之心发布作者：王骏翔、禹富勋、陈翔、赵亮随机梯度下降(SGD)是深度学习的标准算法，但是它存在着梯度消失和病态条件等问题。本文探索与反向传播（BP）完全不同的方向来优化深度学习模型，即非梯度优化算法，提出了「反向前向的交替方向乘子法...

  2024-10-16 goqiw 技术教程 20 ℃ 0 评论
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  Python数据分析笔记#5.3 Numpy-线性代数

  线性代数LinearAlgebra线性代数是任何数组库的重要组成部分，Numpy包含了线性代数所需的所有功能。...

  2024-10-16 goqiw 技术教程 18 ℃ 0 评论
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  学习人工智能一定要搞懂线性代数 人工智能数学基础学什么

  学习人工智能一定要搞懂线性代数。线性代数为人工智能提供了强大的数学基础和工具，能够帮助我们更好地理解和处理数据、设计和分析算法、构建和训练神经网络。只有扎实掌握线性代数的知识，才能在人工智能的学习和研究中走得更远机器学习专栏推荐：机器学习专...

  2024-10-16 goqiw 技术教程 19 ℃ 0 评论
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  从梯度下降算法的详解及实现到共轭牛顿法等优化算法的基本概念

  梯度下降法，是当今最流行的优化（optimization）算法，亦是至今最常用的优化神经网络的方法。与此同时，最新的深度学习程序库都包含了各种优化梯度下降的算法（可以参见如lasagne、caffe及Kera等程序库的说明文档）。但...

  2024-10-16 goqiw 技术教程 29 ℃ 0 评论
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  深度学习中的NumPy基础 numpy算法思想

  NumPy或NumericPython是一个开放源码的Python库，它使复杂的数值操作变得容易。与机器学习和深度学习应用工作涉及复杂的数字操作与大量的数据集。与纯Python实现相比，NumPy使得实现这些操作相对简单和...

  2024-10-16 goqiw 技术教程 25 ℃ 0 评论
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  机器学习与线性代数简明教程(下) 线性代数与机器人

  机器学习与线性代数简明教程(上)线性代数在机器学习（ML）和深度学习（DL）中是必不可少的。即使我们努力为许多理论创建精确的机器学习模型，线性代数仍然是这些研究中的重要工具。正交矩阵...

  2024-10-16 goqiw 技术教程 23 ℃ 0 评论
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  Bengio等人提出图注意网络架构GAT，可处理复杂结构图

  选自arXiv机器之心编译参与：刘晓坤、李泽南近日，Bengio团队提出了基于近邻节点注意机制的网络架构GAT，可用于处理复杂、不规则结构的计算图，并在三种困难的基准测试中得到了业内最佳水平，研究人员称该模型有望在未来处理任意不规则结构...

  2024-10-16 goqiw 技术教程 26 ℃ 0 评论
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  机器学习(6)手推线性回归模型(梯度下降法)

  今天我们给出梯度下降（GradientDescent）的推导示例，通过一个简单的例子让我们理解GD的流程和本质。其实梯度下降是比较怂的解决方案，实在是在数学方法没辙了，那我就用物理的方法：按照一定的步长遍历参数空间，为了加快搜索，每次都沿...

  2024-10-16 goqiw 技术教程 19 ℃ 0 评论
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  线性代数知识点总结汇总 线性代数知识要点及方法

  线性代数知识点总结1行列式...

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