深度学习·理论篇(2023版)·第003篇深度学习和计算机视觉中的基础数学知识02:特征向量和特征值+矩阵乘法的几何意义(2)+奇异值分解+线性可分性和维度+非线性变换

恭喜本博客浏览量达到两百万,CSDN内容合伙人,CSDN人工智能领域实力新星~

本文章为2021版本迭代更新版本,在结合有效知识的基础上对文章进行合理的增加,使得整个文章时刻顺应时代需要

本专栏将通过系统的深度学习实例,从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析,通过将深度学习知识与Pytorch的高效结合,帮助各位新入门的读者理解深度学习各个模板之间的关系,这些均是在Pytorch上实现的,可以有效的结合当前各位研究生的研究方向,涉及人工智能的各个领域,是经过一年时间打磨的精品专栏!

专栏地址:https://blog.csdn.net/qq_39237205/category_12077968.html

正文开始~~~

没看上一篇的先看上一篇哦,都有联系:
上一篇地址:https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/127589548

文章目录

    • 2.1.5 特征向量和特征值
      • 2.1.5.1 特征值和特征向量的定义与几何意义
      • 2.1.5.2 正定

你可能感兴趣的:(pytorch,计算机视觉,目标检测,神经网络,深度学习)