矩阵变换及其数学原理矩阵变换及其数学原理引子各种变换平移矩阵缩放矩阵旋转变换引子推荐这篇文章线性代数的本质，这篇文章挺不错的，揭示了矩阵和向量的内涵。首先概要性的提一下向量刻画的是线性空间中的对象。矩阵刻画的是向量在线性空间中的运动（变换，跃迁），相似矩阵本质上就是同一个线性变换的不同的描述。在一个线性空间中，选定了一组基，对于任何一个线性变化都可以用一个确定的矩阵来描述矩阵不仅可以作为线性变换的
矩阵这个东西看起来很简单，但是我觉得要把它理解成某一种东西（比如说变换）还是有点难度。我在这个问题上面就困扰了很久。某一天，脑袋里面突然灵光一闪，貌似理解了一些，心中甚是欢喜，隧写下这篇文章，以至于以后有所帮助。1.对矩阵的理解我个人觉得矩阵就是一个用括号括起来的东西，除此之外没有什么感觉。但是转换这个东西就有点意思了。比如说：我可以把它看成是一个函数，是某种准则或者是一个魔法箱。T(X)=AX;
机器学习-矩阵空间的变换 由特征列的取值范围所有构成的矩阵空间应具有完整性，即能够反映事物的空间形式或变化规律。 向量 无论在几何还是在物理上，向量都是一个有方向、有大小的量，而向量的点坐标不过表征了该向量与坐标系原点的距离，以及与坐标系的夹角而已。 向量不是一个点，而是一个有向的线段，线段的长度是
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2022-06-10 19:24:54
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深度学习算法是对人工神经网络的发展。 在近期赢得了很多关注， 特别是百度也开始发力深度学习后， 更是在国内引起了很多关注。 在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。 常见的深度学习算法包括：
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2021-07-23 15:32:31
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机器学习 VS 深度学习b站：https://www.bilibili.com/video/av82157610
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2022-09-19 10:21:43
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# 深度学习中的矩阵
深度学习是机器学习中的一种重要分支，它模拟人脑的神经元结构来处理复杂的数据。矩阵在深度学习中扮演着核心角色，它用于表示输入数据、权重、偏置等。本文将探讨深度学习中的矩阵相关内容，并通过一些代码示例来帮助理解。
## 矩阵基础
在数学中，矩阵是一个以行和列排列的数字表格。深度学习中的神经网络可以看作是由许多层组成的，每一层都可以用矩阵来表示。这些矩阵通过权重和激活函数进行
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2024-09-27 04:50:49
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论文标题：DeFINE: Deep Factorized Input Word Embeddings for Neural Sequence Modeling论文：https://openreview.net/pdf?id=rJeXS04FPH收录情况：Under blind submission for ICLR 2020肥胖的词向量矩阵众所周知，词向量矩阵一共有Vm个参数，当词表大小V很大
一、参考资料1. 数据基础2. 博客3. Python实战Mac下的Pycharm教程 - 简书最新 PyCharm 2021.2.3 教程_pycharm注册码（亲测有效） - ilanyu's Blog4. 推荐系统尚硅谷机器学习和推荐系统项目实战教程(初学者零基础快速入门)_哔哩哔哩_bilibili
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2022-12-16 21:47:39
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一.尺度不变特征转换是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。1999年发表，2004年完善。二、应用范围包含物体辨识，机器人地图感知与导航，影像缝合，3D模型建立，手势辨识，影像追踪和动作对比。 算法特点：1）SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线，噪声，一些微视角的改变容忍
目录一.机器学习二.深度学习2.1概念介绍2.2人工神经网络2.3神经网络特点三.pytorch简介四.cuda简介 机器学习，英文名为mach
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2024-02-22 11:42:48
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Deep Matrix Factorization Models for Recommender Systems作者：Hong-Jian Xue, Xin-Yu Dai, Jianbing Zhang, Shujian Huang, Jiajun Chen Abstract推荐系统通常使用用户-项目交互评分、隐式反馈和辅助信息进行个性化推荐。矩阵因式分解是预测一个用户在一组项目上的个性化排序的基本
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2023-09-17 09:20:58
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一、单端正激变换器的工作原理 高频变压器副边开关整流器的接线，主要是使功率管Q1导通时，副边整流管D1也导通，电网向负载RL输送能量。此时输出滤波电感L0储存能量，当Q1截止时，电感的储能通过续流管D2向负载释放。这种原边与副边开关管同时导通想负载输送能量的方式称之为“单端正激式变换器”。副边结构与半桥双端电路相近。不同之处在于Q1截止期为了维持电感电流，副边电路必须设置一个续流二极
# 深度学习与傅里叶变换的实现指南
深度学习作为数据科学中的一个重要分支，广泛应用于图像处理、自然语言处理等领域。而傅里叶变换则是分析信号频率成分的重要工具。在本文中，我们将探讨如何将深度学习与傅里叶变换结合起来，从而提升模型的表现。以下是整个流程的概述。
## 流程概述
我们将整个过程分为五个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
import cv2import numpy as npimport pylab as pltif __name__ == '__ma
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2022-12-14 16:23:08
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今天下午，闲来无事，遂百度翻看下最近关于模式识别，以及目标检测方面的最新进展，还有收获不少！
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2022-01-12 16:51:50
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<一>：特征工程：将原始数据转化为算法数据一：特征值抽取1：对字典数据 :from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
def dic
2-1. 简介第1章讲述了由电磁噪声所引起干扰的机制及抑制噪声的概述。噪声抑制主要是以使用屏蔽和滤波器作为典型手段，在噪声传播的路径中实现噪声抑制。为了有效使用这些手段，对电磁噪声产生和传播机制的充分了解就尤为重要。就噪声源而言，充分参考第1章中说明的噪声产生的原理，有三种因素: 噪声源、传播路径及天线（假设噪声干扰最终是以电磁波形式传播，天线亦包含在内）[参考文献 1]，如图2-1-1(a)所示
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2024-11-02 18:53:22
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本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结。 一、主要内容 topic 1 深度神经网络结构 从类神经网络结构中我们已经发现了神经网络中的每一层实际上都是对前一层进行的特征转换，也就是特征抽取。一般的隐藏层（hidden layer）较少的类神经网络结构我们称之为shallow，而当隐藏层数比較
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2017-04-15 20:37:00
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本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结。一、主要内容topic 1 深度神经网络结构从类神经网络结构中我们已经发现了神经网络中的每一层实际上都是对前一层进行的特征转换，也就是特征抽取。一般的隐藏...
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2015-07-16 11:40:00
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(深度学习)
深度学习
概念
深度学习是机器学习领域的一个分支，它是一种基于人工神经网络的学习方法，旨在让计算机模仿人类大脑的神经
结构和学习方式，从大量数据中学习并提取高层次的抽象特征，从而实现对复杂问题的解决和预测。
深度学习中的"深度"指的是神经网络的层数，通常包含多个隐藏层。这些隐藏层会逐层处理输入数据，并通过权重和
偏置的调整来学习特征的表示。每一层的输
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2023-09-19 11:15:12
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