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跟李沐学AI-动手学深度学习1

整体内容

神经网络可以理解为是一种语言
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数学和代码的结合，道术结合，关键在动手
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是什么，怎么做，为什么这样
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发展知识和应用
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广告点击预测三个步骤
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预测和训练
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模型控制广告展现
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数据格式

0维，1维，2维
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图片，批量图片，视频多了时间维度
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形状，类型，值
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区域跳着访问
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形状至少是一维的，x.numel是元素个数
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创建全0或者全1
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通过python本身的数据格式创建
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加减乘除以及拼接
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所有元素求和，是标量
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两个不同维度的数据怎么相加，广播机制
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批量数据赋值
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频繁赋值，会导致占用过多内存，因为是可变对象，所以赋值会开辟心的内存空间
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减少内存开销
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张量和numpy以及python标量的转换
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数值型，补充为缺失的
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增加多个特征，有则补为1，没有则补为0
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reshape后并没有改变原来的地址id
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多维数组numpy是个计算机的概念，tensor张量是个数学上的概念

线性代数

标量
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向量的元素由标量构成
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向量的点乘
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向量扩展，构成矩阵
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矩阵乘以向量的原理
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向量通过矩阵的运算，把向量在空间进行了扭曲
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矩阵的乘法
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矩阵的长度
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对称矩阵和反对称矩阵，正定矩阵
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特殊矩阵
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不变矩阵改变方向的向量，叫做特征向量，大小可能改变，方向不变
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标量是由只有一个元素的张量构成，也是个张量
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标量组成了向量，向量组成了矩阵
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标量》向量》矩阵
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clone可以分配一个心的内存
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所有元素都可以相乘或者相加，矩阵和标量
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指定维度的求和运算，可以安装多个维度求和，按那个维度，那个维度就消除了
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按某个维度求和，并且保留那个维度，方便做广播机制
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点积运算
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矩阵乘法
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标量
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矩阵拉成向量计算的范数
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按特定维度得出的计算结果
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pytorch也好其他语言也好，都是工具，重点是掌握一个思想
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求导数

亚导数
跟李沐学AI-动手学深度学习1_第49张图片求导
跟李沐学AI-动手学深度学习1_第50张图片列向量的导数是一个行向量
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分子是向量
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向量关于向量是矩阵
跟李沐学AI-动手学深度学习1_第54张图片跟李沐学AI-动手学深度学习1_第55张图片扩展到矩阵
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学习建议论文代码地址，非常实用

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直播设备
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落地的最新课程
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学习方法

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李沐课程学习系列：
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