Публикации по теме 'linear-algebra'


Бесплатный новый курс DeepLearning.AI по линейной алгебре для машинного обучения и науки о данных
DeepLearning.AI предоставляет бесплатные курсы по Линейной алгебре для Машинного обучения и Науки о данных Вам интересно узнать о магии, стоящей за машинным обучением и наукой о данных? Не смотрите дальше линейной алгебры! Линейная алгебра является основой многих ключевых концепций и инструментов, используемых в машинном обучении и науке о данных, что делает ее важной областью изучения для всех, кто интересуется этими областями.
Линейная алгебра
В этом разделе мы представляем важные классы пространств, в которых будут жить наши данные и наши операции. будут иметь место: векторные пространства, метрические пространства, нормированные пространства и пространства скалярных произведений. В целом говоря, они определены таким образом, чтобы отразить одно или несколько важных свойств евклидовых пространстве, но в более общем виде. 3.1 Векторные пространства Векторные пространства - это базовая среда, в которой происходит..
Линейная алгебра для глубокого обучения
Введение Линейная алгебра, раздел математики, широко используется в науке и технике. Поскольку линейная алгебра является частью непрерывной математики, а не дискретной математики, у многих специалистов по данным мало опыта в ней. Поэтому для понимания и работы со многими алгоритмами машинного обучения, особенно с алгоритмами глубокого обучения, необходимо хорошее понимание линейной алгебры. В этой статье мы сосредоточимся на ключевых предпосылках линейной алгебры. Математические..
คำถาม ถ้า พื้นฐาน เลข เลข ไม่ ดี แต่ เก่ง เก่ง ด้าน Машинное обучение และ ai ควร จะ เรียน คณิตศาสตร์ ด้าน ไหน เพิ่ม เพิ่ม
quora.com У меня нет сильной математической подготовки, что я должен изучить по математике, чтобы освоить машинное обучение и искусственный интеллект? У меня нет сильного математического образования, что я должен знать по математике, чтобы иметь возможность… Я думаю, что наиболее важными областями математики для машинного обучения являются, в порядке убывания : 1. Линейная алгебра 2… www.quora.com Эндрю Нг , соучредитель Coursera;..
10-строчное доказательство обратного распространения
Векторизованное доказательство без суммирования и индексов. TL; DR Обратное распространение - это основа глубокого обучения. Несмотря на то, что существует множество литературы по этому вопросу, мало кто подробно объясняет, откуда берутся формулы градиентов (∂ loss / ∂ W ), необходимых для обратного распространения. Даже когда они объясняют, математика имеет тенденцию становиться длинной и заполненной индексами повсюду из-за большой размерности проблемы: у вас есть индекс для..
В 2021 году все еще будет существовать огромная разница в производительности между JavaScript и C ++ для привязки к процессору ...
Если вы думаете, что это шутка, то эта история для вас Совсем недавно я опубликовал новый плагин для привязок JS к GDAL, который я поддерживаю в настоящее время для импорта и экспорта N-мерных массивов в scijs . scijs , хотя и далеко отстающий от своего тезки на Python, в настоящее время набирает все большую популярность благодаря общему успеху JavaScript и V8. Я всегда знал, что производительность ввода-вывода Node.js непревзойденная по сравнению с другими языками сценариев...
Прикладная математика и основы машинного обучения
Это первая статья из серии статей о машинном обучении. В этой статье мы начнем с одной из самых основных, но неотъемлемых частей машинного обучения - линейной алгебры. Мы будем следовать книге Глубокое обучение Яна Гудфеллоу, Йошуа Бенжио и Аарона Курвилля . Важность линейной алгебры в машинном обучении Если вы хотите глубоко понять алгоритмы машинного обучения, хорошее владение линейной алгеброй вам очень поможет. Темы линейной алгебры для машинного обучения Зачем нам нужна..