深度学习-2 线性代数的基本入门

一、线性代数基础知识

二、代码基础知识

1.标量

 

对于向量可以把向量看作标量组成的列表, 可以通过张量索引访问元素,len访问长度,shape查看形状

 

 2.矩阵

通过arange进行创建,通过reshape放置形状,通过T进行转置操作,对于对称矩阵而言,A=A.T

在一个三维张量中,有两个二维矩阵,每个矩阵有3个向量,每个向量有4个标量

 

对于给定的任何具有相同的两个张量,任何元素二元运算结果都将是相同形状的张量

 

两个矩阵按元素乘法称为哈达玛积(Hadamard product),常量与矩阵乘法等于常量*每一个元素

 

计算元素的总和,可以用sum(),无论元素个数有多少个,计算出来的总是标量,对于指定的求和汇总张量的轴

 

 

 求和用mean(),求均值用average(),也可以按照某个维度来求和

 计算总和或者均值时想要总轴数保持不变,使用keepdims=True,这样子的话广播机制还是可以用

 

计算某个轴A元素的累计总和 

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点积是相同未知的元素乘积的和,我们可以通过执行元素乘法,然后进行求和来表示两个向量的点积

 

L2范数是用norm(),L1范数是表示向量的绝对值求和,没有定义L1范数求和方式

 

 

 

 三、对于按轴进行求和的再解释

如果我们有一个5行4列的矩阵5*4

维度为2

axis有0和1  0代表按行,1代表按列

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转载自blog.csdn.net/weixin_68479946/article/details/128961968
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