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做运动鞋评价的网站,上海网站建设穹拓,网站设计英文,施工企业汛期工作实施方案神经网络矩阵表示与TensorFlow入门 1. 神经网络的矩阵表示 线性代数为我们提供了另一种表示神经网络中运算的方式——使用矩阵。矩阵是二维元素数组，在我们的例子中，这些元素是实数。矩阵的维度分别由行数和列数决定，一个 $l \times m$ 的矩阵形式如下： [ X = \begin{…神经网络矩阵表示与TensorFlow入门1. 神经网络的矩阵表示线性代数为我们提供了另一种表示神经网络中运算的方式——使用矩阵。矩阵是二维元素数组，在我们的例子中，这些元素是实数。矩阵的维度分别由行数和列数决定，一个 $l \times m$ 的矩阵形式如下：[X =\begin{pmatrix}x_{1,1} x_{1,2} \cdots x_{1,m} \x_{2,1} x_{2,2} \cdots x_{2,m} \\vdots \vdots \ddots \vdots \x_{l,1} x_{l,2} \cdots x_{l,m}\end{pmatrix}]矩阵的主要运算包括加法和乘法。两个相同维度矩阵的加法是逐元素相加，即若 $X = Y + Z$，则 $x_{i,j} = y_{i,j} + z_{i,j}$。矩阵乘法 $X = YZ$ 定义为：当 $Y$ 的维度为 $l \times m$，$Z$ 的维度为 $m \times n$ 时，结果是一个 $l \times n$ 的矩阵，其中 $x_{i,j} = \sum_{k = 1}^{m} y_{i,k}z_{k,j}$。例如：[\begin{pmatrix}1 2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}1 2 3 \4