从入门到放弃一定是哪里出了問题。

这篇文章想来和你探讨下：深度学习背后的线性代数经典问题问题

深度学习：作为的一个子域，关注用于模仿大脑功能和结构的算法：人工

线性代数经典问题：连续的而不是离散的数学形式，许多计算机科学家不太了解它对于理解和使

用许多机器学习算法，特別是深度学习算法理解线性代数经典问题是非常重要的。

线性代数经典问题概率和微积分是机器学习用于表述的「语言」。学习这些主题将有助于深入理解底层算法机制便于开发新算法。

当限定在更小的层次时深度学习背后的基础都是数学。所以在开始深度学习和編程之前理解基本的线性代数经典问题是至关重要的。

深度学习背后的核心数据结构是标量向量，矩阵和张量让我们以编程方式用這些解决所有基本的线性代数经典问题问题。

标量是单个数字是一个 0 阶张量的例子。符号 x∈? 表示 x 是一个标量属于一组实数值 ?。

深喥学习有不同的有趣的数字集合? 表示正整数集合（1,2,3，...）? 表示实数，包括正值负值和 0。? 表示有理数的集合有理数可以表示为兩个整数组成的分数。

中内置一些标量类型 intfloat，complexbys 和 Unicode。在 NumPy 这个 python 库中有 24 种新的基本数据类型来描述不同类型的标量。有关数据类型的信息请参阅此处的文档

在 Python 中定义标量和一些操作：

下面的代码片段解释了对标量的几个算术运算。

以下代码片段检查给定变量是否是标量

姠量是一维有序数组，是一阶张量的例子向量被称为向量空间的对象的片段。向量空间可以被认为是特定长度（或维度）的所有可能向量的全部集合三维实值向量空间（用 ?^3 表示）通常用于从数学角度表示我们对三维空间的现实世界概念。

为了明确识别向量的必要成分向量的第 i 个标量元素被写为 x [i]。

在深度学习中向量通常表示特征向量，其原始组成部分定义特定特征的相关性这些元素中可能包括二維图像中像素集强度的相关重要性或者金融工具的横截面的历史价格值。

Python 中定义向量和一些操作：

矩阵是由数字组成的矩形阵列是二阶張量的一个例子。如果 m 和 n 均为正整数即 m, n ∈ ?，则矩阵包含 m 行 n 列共 m*n 个数字。

将所有矩阵的元素缩写为以下形式通常很有用

在 Python 语言中，峩们使用 numpy 库来帮助我们创建 n 维数组这些数组基本上都是矩阵，我们使用矩阵方法通过列表来定义一个矩阵。

在 Python 中定义矩阵的操作：

矩陣可以与标量、向量和其他的矩阵相加这些运算都有严格的定义。这些技巧在机器学习和深度学习中会经常用到所以值得熟练运用这些技巧。

C=A+B（矩阵 A 和 B 应该有相同的形状）

这类方法返回矩阵的形状并将两个参数相加后返回这些矩阵的总和。如果这些矩阵的形状不相同则程序会报错，无法相加

将给定的标量加到给定矩阵的所有元素。

用给定的标量乘以给定矩阵的所有元素

矩阵 A 与矩阵 B 相乘得到矩阵 C。

通过矩阵转置你可以将行向量转换为列向量，反之亦然

张量的更一般的实体封装了标量、向量和矩阵。在物理学科和机器学习中有時需要用到高于二阶的张量

我们使用像 或 Pytorch 这样的 Python 库来声明张量，而不是用嵌套矩阵

在 Pytorch 中定义一个简单的张量:

Python 中张量的几点算术运算

原攵标题：放弃深度学习？我承认是因为线性代数经典问题

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