用一个微型神经网络理解线性代数
通过 NumPy 示例和交互式探索器,逐步追踪两层网络中的每个形状、偏置、激活和秩变化。
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通过 NumPy 示例和交互式探索器,逐步追踪两层网络中的每个形状、偏置、激活和秩变化。
使用 NumPy 求解 AI 参数恢复系统,再通过残差、条件数和奇异性检查判断答案是否可信。
按行和按列计算矩阵与向量的乘积,在 NumPy 中实现两种方法,并排查全连接层的形状和运算符错误。
学习读取行向量和列向量,手动并用 NumPy 构建文档特征向量,并发现形状或特征顺序错误。
学习求和与乘积记号,将上下界展开为循环,并使用 NumPy 的求和与平均把逐样本误差变成均方误差目标。