深度學習發展+深度學習數學基礎
阿新 • • 發佈：2021-11-19
理論推導（人工智慧的誕生，1956-1980），但是計算機實現不了，這時的人工智慧，其實可以理解成人類引導的一個階段，計算機還沒有能力進行學習；安徽遴選專家指導學習（人工智慧步入產業化，1980-2000），但是計算機能力不強，但是比第一階段強一點的狀態，開始自己慢慢學習了，由專家來引導；
專家繼續制定應用更加廣泛的模型（對很多行業都有對應的模型）（人工智慧迎來爆發，2000-），此時，因為計算機時代的到來，產生的資料更多，且計算機的計算力也能夠跟上了，出現了spark, hive這些大資料分析的工具，人工智慧開始火了起來；
定義：深度（多層）的網路來學習資料，並且預測資料（分類、迴歸）http://lx.gongxuanwang.com/sszt/23.htm 從最開始的多層感知機，到CNN處理圖片，到RNN處理時間序列資料，LSTM記憶長期資料，GRU簡單引數來記憶長期資料等等。
深度學習分類：有監督學習方法——深度前饋網路、卷積神經網路、迴圈神經網路等；無監督學習方法——深度信念網、深度玻爾茲曼機，深度自編碼器等。矩陣中的某一行，或者某一列加/減一個數，矩陣的秩不變
2）矩陣的行/列乘以或者除以某一個不為0的數，矩陣的秩不變
3)矩陣的某一行/一列的元素，加到矩陣的某一行/列中去，安徽遴選矩陣的秩保持不變
r a n k ( A + k x i ) = r a n k ( A ) rank(A + k x_i) = rank(A) rank(A+kxi)=rank(A)
4）矩陣的行秩=列秩