deep learning數學
2018年7月23日—1.純量(scalar)和向量(vector)·2.矩陣(Matrix)·3.矩陣運算·4.逆矩陣(Inversematrix)·5.矩陣轉置(Transpose)·6.在機器學習上的哪邊有用到 ...,2021年1月27日—AI主要分為機器學習(MachineLearning)與深度學習(DeepLearning),機器學習的數學整理於前一...
2019年10月13日—不只出現在深度學習領域,二元分類是機器學習(MachineLearning)領域裡一個十分基本的任務,其目標是把一個集合裡的所有數據點(datapoints)依照某種 ...
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機器深度學習-基礎數學篇(一)
2018年7月23日 — 1. 純量(scalar)和向量(vector) · 2. 矩陣(Matrix) · 3. 矩陣運算 · 4. 逆矩陣(Inverse matrix) · 5. 矩陣轉置(Transpose) · 6.在機器學習上的哪邊有用到 ...
深度學習(Deep Learning)
2021年1月27日 — AI主要分為機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning),機器學習的數學整理於前一篇,而深度學習的基本數學整理於此篇,取自於台大大神李 ...
Neural Network 訓練步驟
Day 2 / Deep Learning 簡介/ 細解Deep Learning(一) —— Prediction. Knock Knock ... 下面會多一些數學,希望不會太難,也為深入理解Deep Learning 內含的數學做準備。
給所有人的深度學習入門:直觀理解神經網路與線性代數
2019年10月13日 — 不只出現在深度學習領域,二元分類是機器學習(Machine Learning)領域裡一個十分基本的任務,其目標是把一個集合裡的所有數據點(data points)依照某種 ...
機器學習的數學基礎
〇國立台中教育大學數學教育學系胡豐榮博士與清華大學數學系畢徐先正合譯 『進入AI ... Deep learning 深度 ...
深度學習的數學:用數學開啟深度學習的大門
書中擅用比喻的方式,務使讀者能夠從基礎原理開始理解,並佐以簡明扼要的範例加以解說,使讀者循序漸進地理解深度學習的諸多關鍵字,像是:權重、偏壓、啟動函數、梯度下降 ...
機器學習理論與進階知識
... 數學概念非常重要。但這並不表示你必須先成為數學全才;其實只要在遇到不熟悉的地方 ... 你也可以參閱Michael Nielsen 的線上書籍《Neural Networks and Deep Learning》。
我是如何學習深度學習中的數學的? - Yanwei Liu
2020年8月1日 — 與Math for Deep Learning都是同一個作者,該文介紹了激活函數和優化器的數學內容。 Activation Functions & Optimizers. In the following ...