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2.1 线性变换和非线性变换

《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》本书全面介绍了深度学习及计算机视觉中最基础的知识,并结合最常见的应用场景和大量实例,带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。作为一本“原理+实践”教程,本书在讲解原理的基础上,通过有趣的实例带领读者一步步亲自动手,不断提高动手能力,而不是枯燥和深奥原理的堆砌。本节为大家介绍线性变换和非线性变换。

作者:叶韵来源:机械工业出版社|2017-10-22 17:43

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第2章  深度学习和计算机视觉中的基础数学知识

作为一本入门级的书,为什么还要讲数学?数学作为一个基础工具,对于大多数理工学科,是必不可少的一部分,尤其机器学习是和数学联系比较紧密的一个学科,对于基础数学概念的扎实理解,会帮助对深度学习中一些听上去很复杂的技术有直观而清晰的认识。

当然,作为一本入门级的书,罗列各种定义、概念和复杂公式并不是本书的风格。本章会尽量从定性的角度讲解一些与深度学习、计算视觉紧密联系的基础数学概念,不一定会很严谨细致,但力求简单、形象。

当然公式是不可避免的,本章会尽量做到简单讲解,读者如看不懂也没关系,因为重点是定性理解,帮助后面更透彻地明白入门实例中的原理。

另外为了让公式变得更加简单易懂,本章约定如下:向量用小写加黑斜体表示,凡是涉及矩阵乘法的公式中,输入向量默认均为列向量。

2.1  线性变换和非线性变换

线性代数是几乎所有理工科的基础科目,而线性变换就是基础中的基础。

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