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1、重要名词（1）标量：scalar;（2）向量：vector（3）矩阵：matrix（4）张量：tensor（5）转置：transpose（6）主对角线：main diagonal（7）广播：broadcasting（8）矩阵乘积：matrix product（9）矩阵对应元素乘积：element-wise product（10）向量点积：dot product（11）矩阵逆：matrix in

一、显卡说明如果您的显卡是非NVIDIA公司的产品或是NVIDIA GTX系列中型号的第一个数字低于6或NVIDIA的GT系列，都不建议您采用此类显卡进行加速计算，例如NVIDIA GT 910、NVIDIA GTX 460 等等。如果您的显卡为笔记本上的GTX移动显卡（型号后面带有标识M），那么请您慎重使用显卡加速，因为移动版GPU容易发生过热烧毁现象。如果您的显卡，显示的是诸如 HD50...

算法的发展脉络很重要, 它能让你知道后面出现新的算法是解决了前面算法的什么问题, 要将机器学习优化算法当作一部电影来记忆, 具有起承转合, 而不是一页一页的幻灯片.三、对机器学习训练的优化算法的了解, 和SGD比怎么体现优化的?我提到了Adam、RMSprop、还有动量的优化算法, 继续问我,是如何实现优化的?这里介绍Momentum、AdaGrad、RMSprop、Adam四种优化算法....

1、人工智能技术要解决的核心问题是什么？答：解决那些多人来说很容易执行、但很难形式化描述的任务（关键是如何把这些非形式化的知识传递给计算机，可理解为非形式化特征提取）。相反，抽象和形式化的任务对人类而言是最困难的脑力任务之一，但对计算机而言是属于最容易的。2、机器学习？模式识别？表示学习？答：机器学习算法的性能很大程度上依赖于给定数据的表示，它具有能够从这些原始数据中提取模式的能力（而模式识别是直

同步公众号(arXiv每日学术速递)[检测分类相关]：【1】 Traffic Signs Detection and Recognition System using Deep Learning基于深度学习的交通标志检测识别系统作者： Pavly Salah Zaki, Magdy El-Moursy链接：https://arxiv.org/abs/2003.03256【2】 Auto...

1、人工智能与计算机视觉的关系?感知智能（perception）：SpeechVision认知智能（cognitive）:NLP2、深度学习兴起的标志性事件?2006 Hinton layer-by-layer 可以训练深度网络3、怎么区分机器学习和数学？机器学习的模型选择是有假设空间的，这个假设空间取决于人的经验。如果模型的假设空间有问题，那么拟合出的模型的范化能力就会差。...