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    深度學習思維導圖

    這是我研究生兩年的一個總結(jié)吧,下面是思維導圖在線的鏈接,里面的小的細節(jié)鏈接都可以點開。 Processon版本:深度學習思維導圖

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    直觀解釋SVD

    基本概念 SVD(singular value decomposition),奇異值分解 對稱方陣可以分解成特征值和特征向量的形式: 那么類比,任意矩陣可以分解成類似形式嗎?...

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    直觀解釋PCA

    是干什么的? 首先有一組數(shù)據(jù)藍色點,PCA所謂的降維操作就是找到一個新的坐標系(旋轉(zhuǎn)的兩條直線式垂直的,我們可以用一組標準正交基來指示),然后減掉其中一些維度,使誤差足夠小。...

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    深度學習基礎(chǔ)--反向傳播

    Model 前向傳播 反向傳播 求誤差 求對J的影響 求對J的影響 誤差反傳 參考: 深度學習 — 反向傳播(BP)理論推導 - 簡書Backpropagation 算法的推...

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    考研數(shù)學思維導圖--無窮級數(shù)

    自己考研的時候整理的數(shù)學筆記:希望對所有考研路上的盆友有所幫助,to my 考研路--2017

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    二叉排序樹轉(zhuǎn)化成雙向鏈表

    問題描述:微軟面試題,輸入一棵二元查找樹,將該二元查找樹轉(zhuǎn)換成一個排序的雙向鏈表。要求不能創(chuàng)建任何新的結(jié)點,只調(diào)整指針的指向。 思路:二叉排序樹,通過中序遍歷就可以得到排序數(shù)...

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