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96SEO 2026-02-20 07:28 0
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任何机器学习算法的核心都被认为是数学。
某种机器学习算法的策略或解决方案是借助于关键的数学原理建立的。
让我们深入了解一下TensorFlow的数学基础。
在构建一个基本的TensorFlow程序之前关键是要掌握TensorFlow所需的数学思想。
任何机器学习算法的核心都被认为是数学。
某种机器学习算法的策略或解决方案是借助于关键的数学原理建立的。
让我们深入了解一下TensorFlow的数学基础。
标量是一个没有方向的物理量完全由其大小来表征。
标量是只有一维的向量。
矢量是一个有大小和方向的二维对象。
我们可以把矢量从几何上解释为一个有方向的线段箭头显示方向线的长度等于矢量的大小。
下面是一个在TensorFlow中创建矢量的例子。
矩阵是一个术语指的是以行和列组织的多维数组。
行和列的长度决定了矩阵的大小。
当一个矩阵有
矩阵的减法与两个矩阵的加法的工作方式相同。
如果两个矩阵的尺寸相同用户可以将它们相减。
维度n必须等于a两个矩阵m*n和a*b才可以相乘。
m*b是结果矩阵。
矩阵的转置是通过将其行转换成列或将列转换成行来确定的。
所提供的矩阵上标中的字母
m_n的转置是MT转置n_m它是通过将列向量转置为行向量而得到的。
Tf.transpose()方法用于在TensorFlow中查找矩阵的转置。
如果M是一个矩阵转置用M
匹配成分的乘积之和是两个向量的点积。
在同一轴上的成分可以表示为
tf.tensodot()方法用于在TensorFlow中寻找点积。
当我们指定轴1时矩阵乘法就会发生。
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