分析
这篇文章清晰地介绍了张量,这是理解神经网络的基础。它将线性映射和双线性映射等复杂的数学概念分解成易于理解的定义,对于任何对人工智能内部运作感兴趣的人来说,都是一个很好的起点。
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"后来,我开始学习基础数学,特别是统计学、概率、线性代数和梯度下降。 像损失函数、偏差-方差权衡和优化等概念突然变得更有意义了。"
"我想开始学习机器学习,但我的数学很弱,所以我正在考虑观看3blue1brown的微积分和线性代数精髓,以及statquest的统计学。这些播放列表足以让我完全投入机器学习吗?"
"Everything is explained in plain English with code examples you can run!"