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2.1 线性代数的基础知识

《深度学习基础教程》第2章为深度学习做准备,本章旨在为如何在现实世界中尝试和应用深度学习技术提供一个入门指导。下面将回答一个关键问题,即需要哪些技能和概念才能着手学习深度学习。本节为大家介绍线性代数的基础知识。

作者:杨伟 译来源:机械工业出版社|2018-12-12 09:42

第2章 为深度学习做准备

由于人工神经网络(ANN)在计算机视觉、自然语?#28304;?#29702;(NLP)和语音识别等人工智能(AI)应用中取得的***成就,深度学习技术已经成为现实世界中大多数实现的重要技术基础。本章旨在为如何在现实世界中尝试和应用深度学习技术提供一个入门指导。下面将回答一个关键问题,即需要哪些技能和概念才能着手学习深度学习。本章将专门回答以下问题:

需要哪些技能才能理解和着手学习深度学习?

深度学习需要的线性代数核心概念有哪些?

深度学习系统的实际实现具有哪些硬件要求?

现在有哪些软件框架可以让开发人员轻松地开发他们的深度学习应用?

如何在基于云的图形处理单元(GPU)实例(如AWS)上建立深度学习系统?

2.1 线性代数的基础知识

深度学习需要的最基本技能之一是对线性代数的基本理解。线性代数本身是一个庞大的学科,完整地涵盖它并不在本书的讨论范围之内,本章只讨论了线性代数的一些重要方面。希望这能让读者充分了解一些核心概念,以及它们如何与深度学习方法相互作用。


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