第一章 数学基础
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深度学习通常又需要哪些数学基础?深度学习里的数学到底难在哪里?通常初学者都会有这些问题,在网络推荐及书本推荐里,经常看到会列出一系列数学科目,比如微积分、线性代数、概率论、复变函数、数值计算、优化理论、信息论等等。这些数学知识有相关性,但实际上按照这样的知识范围来学习,学习成本会很久,而且会很枯燥,本章我们通过选举一些数学基础里容易混淆的一些概念做以介绍,帮助大家更好的理清这些易混淆概念之间的关系。
1.1 向量和矩阵
1.1.1 标量、向量、矩阵、张量之间的联系
标量(scalar)
一个标量表示一个单独的数,它不同于线性代数中研究的其他大部分对象(通常是多个数的数组)。我们用斜体表示标量。标量通常被赋予小写的变量名称。
向量(vector)
一个向量表示一组有序排列的数。通过次序中的索引,我们可以确定每个单独的数。通常我们赋予向量粗体的小写变量名称,比如xx。向量中的元素可以通过带脚标的斜体表示。向量 X X