原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
大数据文摘作品,转载要求见文末 翻译 | 张静,狗小白 马卓群 校对 | 海抒 后期 | 郭丽(终结者字幕) 后台回复“字幕组”加入我们! 人工智能中的数学概念一网打尽!欢迎来到YouTube网红小哥Siraj的系列栏目“The Math of Intelligence”,本视频是该系列的第三集,讲解与向量、矩阵等相关的概念,以及在机器学习中的运作机理。后续系列视频大数据文摘字幕组会持续跟进,陆续汉化推出喔! 全部课表详见: https://github.com/llSourcell/The_Math_
【导读】近日,机器学习专业学生 Niklas Donges 撰写了一篇关于深度学习需要的数学基础相关知识。线性代数对于理解机器学习和深度学习内部原理至关重要,这篇博文主要介绍了线性代数的基本概念,包括标量、向量、矩阵、张量,以及常见的矩阵运算。本文从一个直观、相对简单的角度讲解了线性代数中的概念和基础操作,即使您没有相关的基础知识,相信也很容易理解。 编译 | 专知 参与 | Yingying 深度学习中的线性代数 学习线性代数对理解机器学习背后的理论至关重要,特别是对于深度学习。 它让您更直观地了解算法是
今天的角度比较清奇,我们来讲讲矩阵的乘法。当然了,我告诉你的肯定不是大学教科书上那些填鸭式的云里雾里的计算规则,你可能将规则背下来了,但完全不理解为什么会这样。别怕,我将会在这篇文章中为你带来矩阵乘法的全新体验,就算你大学时代学的高数全忘了也能看懂这篇文章。
玩数据分析、数据挖掘、AI的都知道这个python库用的是很多的,里面包含各种操作,在实际的dataset的处理当中是非常常用的,这里我做一个总结,方便自己看,也方便大家看,我准备做一个非常细致的分类,每个分类有对应的numpy常用用法,以后见到或者用到再一个个慢慢加进来,如果我还用csdn我就会移植update下去。
PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。 PCA的作用 你手上有一批数据,但是特征太多,你感觉数据太稀疏了 你选了一堆特征,但是感觉某些特征之间的相关性太高了,比如用户月消费预测的时候,你选了用户身高以及用户性别这两个特征,一般男生的身高比较高,你觉得特征有点冗余 你的小霸王内存不够,内存只有4个G,装不下太大的矩阵,但是你又不想减少训练数据,N
课程主页:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_LA16.html
我们此时有一个m行n列的样本矩阵X,此时的X样本矩阵代表有m个样本n个特征。通过前面的关于主成分的学习,此时假设我们已经求出针对X样本矩阵来说前k个主成分,每一个主成分对应的一个单位方向,用W矩阵来表示,此时的W矩阵为k行n列,代表前k个主成分,每一个主成分有n个元素。在上一小节提到主成分分析的本质就是从一组坐标系转移到另外一组新的坐标系的过程,而由于我们原来为n维坐标系,因此转换之后的坐标系也有n个维度,只不过对于转换后的坐标系来说,取出前k个更加重要的方向,因此W是k行n列的矩阵。
摘要: 在图像分析中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在时间和内存方面优于全连接网络(Full Connected, FC)。这是为什么呢?卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢?卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢?卷积神经网络这个术语又是从哪里而来?这些问题在本文中一一为大家解答。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/410776234
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁任何形式转载。
GPT-3最近又开始火起一阵,关于GPT-3的各种精彩文章现在也很多,其中不光有展示了它生成结果的,也有对结果一些思考的,还有可视化其工作原理的。
numpy 早就用过了,但是长时间不用的话对其中的一些知识点又会忘记,又要去网上翻看各种博客,干脆自己把常用的一些东西记下来好了,以后忘了的话直接看自己写的笔记就行了
Transformer[^1]论文中使用了注意力Attention机制,注意力Attention机制的最核心的公式为:
我的笔记本电脑CPU还可以,在TensorFlow等库的加持下,这台计算机可以在 10-100 毫秒内运行大部分常见CNN模型。2019年,即使是智能手机也能在不到半秒内运行「重量级」CNN模型。而当我自己做了一个简单的卷积层实现,发现这一个层的运行时间竟然超过2秒时,我非常震惊。
选自Medium 作者:Niklas Donges 机器之心编译 参与:Tianci LIU、思源 线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要,尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算法内部到底是怎么运行的,借此,我们就能够更好的做出决策。所以,如果你真的希望了解机器学习具体算法,就不可避免需要精通这些线性代数的概念。这篇文章中,我们将向你介绍一些机器学习中涉及的关键线性代数知识。 线性代数是一种连续形式的数学,被广泛应用于理工类学科中;因为它可以帮助我们对自然现象建模,然后进行高
选自Medium 作者:Niklas Donges 机器之心编译 参与:Tianci LIU、思源 线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要,尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算
只有当第一个矩阵(左矩阵)的列数等于第二矩阵(右矩阵)时,两矩阵才能相乘。因为得到的结果矩阵的i一行的第j个元素(Cij)是左矩阵第i行所有元素分别与右矩阵第j列的所有元素分别相乘后再相加,所以结果矩阵的行数等于左矩阵的行数,结果矩阵的列数等于右矩阵的列数。
原作:Adam Kosiorek 安妮 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 神经网络的注意机制(Attention Mechanisms)已经引起了广泛关注。在这篇文章中,我将尝试找到不同机制的共同点和用例,讲解两种soft visual attention的原理和实现。 什么是attention? 通俗地说,神经网络注意机制是具备能专注于其输入(或特征)的神经网络,它能选择特定的输入。我们将输入设为x∈Rd,特征向量为z∈Rk,a∈[0,1]k为注意向量,fφ(x)为注意网络。一
列空间和零空间我们已经在第六讲讲解过了,在这里我们还将讨论他们所在空间的维数,以及它们自身的维数和构成它们的基。
作为一个对线性代数一无所知的开发者,想快速对向量和矩阵进行一个了解和认识,那么本文就正好适合你。
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识,其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容,请参看原书)。
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况,大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解,我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节,我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作,希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码,加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中,我们用一个中括号来表示一个矩阵,用分号来分隔每一行,即使在输入的时候不在同一行就像下面这样: >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
矩阵就是由多组数据按方形排列的阵列,在3D运算中一般为方阵,即M*N,且M=N,使用矩阵可使计算坐标3D坐标变得很方便快捷。下面就是一个矩阵的实例:
在研究自注意力时,有很多的名词需要我们着重的关注,比如填充掩码,前瞻掩码等等,但网上没有太多注意力掩码的教程和它是如何工作的信息,另外还有以下的细节需要详细的解释:
深度学习是关于数据的,我们需要将数据以矩阵或更高维向量的形式表示并对它们执行操作来训练我们的深度网络。所以更好地理解矩阵运算和线性代数将帮助您对深度学习算法的工作原理有更好的理解。这就是为什么线性代数可能是深度学习中最重要的数学分支。在这篇文章中,我将尝试对线性代数做一个简单的介绍。
具体的描述看代码,有一点需要注意,损失函数Loss也就是cross-entropy!
数组(Array)是一种用于存储多个相同类型的元素的数据结构。它可以被看作是一个容器,其中的元素按照一定的顺序排列,并且可以通过索引访问。数组的长度是固定的,一旦定义后,就不能再改变。
研究人员于是乎把目光转到了这片领域,即模型的稀疏化(Sparsification)。
今天我想分享一个简单的 idea,它既不新颖也不花哨。甚至很多人都有过这个想法。但是无论你有没有这么想过,我都希望你能抽出几分钟和我一起重新感受这个想法。
导语:这个案例来自于excelxor.com,真是太佩服了!这样复杂的要求都能够用公式解决,这样的解决方法都能够想到!
这篇文章翻译自http://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/。多图详细解释当今最为强大的人工智能 GPT-2(截至 2019 年 8 月 12 日)。
【导读】本文介绍的内容主要聚焦Google 的一项最新工作:改变基于 GEMM 实现的 CNN底层算法提出的新方法。通用矩阵乘法(General Matrix Multiply, GEMM)是广泛用于线性代数、机器学习、统计学等各个领域的常见底层算法,其实现了基本的矩阵与矩阵相乘的功能,因此算法效率直接决定了所有上层模型性能,目前主流的卷积算法都是基于GEMM来实现的。来自谷歌的Peter Vajda在ECV2019中提出了一种全新的间接卷积算法,用于改进GEMM在实现卷积操作时存在的一些缺点,进而提升计算效率。
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 沈爱群,徐凌霄,Aileen 在学习深度学习的课程时,数学知识十分重要,而如果要挑选其中最相关的部分,“线性代数”首当其冲。 如果你也跟本文作者一样,正在探索深度学习又困于相关数学概念,那么一定要读下去,这是一篇介绍深度学习中最常用线性代数操作的新手指南。 什么是线性代数在深度学习中,线性代数是一个非常有用的数学工具,提供同时操作多组数值的方法。它提供多种可以放置数据的结构,如向量(vectors)和矩阵(matrices, 即spreadsheets)两种结构,并
线性代数是用来描述状态和变化的,而矩阵是存储状态和变化的信息的媒介,可以分为状态(静态)和变化(动态)信息来看待。
matlab中的向量是只有一行元素的数组,向量中的单个项通常称为元素。Matlab中的向量索引值从1开始,而不是从0开始。
线性代数是一门大学课程,但也是相当“惨烈”的一门课程。在大学期间,我对这门学科就没怎么学懂。先是挣扎于各种行列式、解方程,然后又看到奇怪的正交矩阵、酉矩阵。还没来得及消化,期末考试轰然到来,成绩自然凄凄惨惨。 后来读了更多的线性代数的内容,才发现,线性代数远不是一套奇奇怪怪的规定。它的内在逻辑很明确。只可惜大学时的教材,把最重要的一些核心概念,比如线性系统,放在了最后。总结这些惨痛的经历,再加上最近的心得,我准备写一些线性代数的相关文章。 这一系列线性代数文章有三个目的: 概念直观化 为“数据科学”系列文章
操作系统:macOS Big Sur (11.6) Anaconda3:2021.05 python:3.7.3 Jupyter Notebook:5.7.8
人工智能不但可以理解语音或图像,帮助医学诊断,还存在于人们生活的方方面面,机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
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