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深度學習中所用到的線性代數的基礎知識
遊戲深度學習中用到的線性代數的理論主要包括以下幾個方面:矩陣運算:矩陣乘法是矩陣之間最基本的運算,通常用來表示線性變換
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求解思路:平板載荷試驗在確定地基承載力特徵值的時候,每一試驗點的承載力特徵值,應取比例界限荷載值與極限荷載值一半的較小值,當所有試驗點的極差滿足條件時,最終承載力特徵值取所有試驗點的平均值
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隨機矩陣的特徵值是如何分佈的
閱讀更多深度學習的數學基礎 2.線性相關、生成子空間、範數、特徵分解
遊戲正交矩陣(orthogonal matrix)指行向量和列向量是分別標準正交的方陣,即:這意味著:五、特徵分解(eigendercomposition)特徵分解是使用最廣的矩陣分解之一,即我們將矩陣分解成一組特徵向量和特徵值
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