转置：即行列转换。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt C=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # Display matrix plt.matshow(C) plt.show() # 转置-行列转换 D=C.T plt.matshow(D) plt.show()
开始建立的矩阵如图：
转置后的矩阵如图：
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转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/willnote/p/6912798.html 前言 深度学习的基本原理是基于人工神经网络，信号从一个神经元进入，经过非线性的激活函数，传入到下一层神经元；再经过该层神经元的激活，继续往下传递，如此循环往复，直到输出层。正是由于这些非线性函数的反复叠加，才使得神经网络有足够的能力来抓取复杂的模式，…
自学人工智能的第一天 “TensorFlow 是谷歌 2015 年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。本书为 TensorFlow 入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手 TensorFlow 和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的 TensorFlow 示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书…
一、目前主流的深度学习框架Caffe, TensorFlow, MXNet, Torch, Theano比较 库名称 开发语言 速度 灵活性 文档 适合模型 平台 上手难易 Caffe c++/cuda 快 一般 全面 CNN 所有系统 中等 TensorFlow c++/cuda/Python 中等 好 中等 CNN/RNN Linux, OSX 难 MX…
端到端学习到底是什么呢？简而言之， 以前有一些数据处理系统或者学习系统，它们需要多个阶段的处理。那么端到端深度学习就是忽略所有这些不同的阶段，用单个神经网络代替它。 以语音识别为例，你的目标是输入x，比如说一段音频，然后把它映射到一个输出y，就是这段音频的听写文本。所以和这种有很多阶段的流水线相比，端到端深度学习做的是，你训练一个巨大的神经网络，输入就是一段…
日益感觉到自己对深度学习的理解比较肤浅，这段且当做是以前的认识。 上上周去围观了泡泡机器人和AR酱联合举办的论坛。在圆桌阶段，章国峰老师提了一个问题：SLAM会被深度学习方法取代吗？这是一个很有趣的话题。参会的各位大咖基本认为SLAM的某些模块有可能会被深度学习的方法取代，但SLAM本身不会被取代。视＋的CEO则认为SLAM整体上会被深度学习取代。 我的观点…
理论知识：Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现、Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记（八）CNN（Convolutional neural network）理解 …
现如今，卷积神经网络在人工智能领域应用的广泛性及重要性可谓是不言而喻。为了让大家对卷积的类型有一个清晰明了的认识，我快速概述了几种不同类型的二维卷积及其好处。 卷积(Convolutions) 首先，我们需要就定义卷积层的几个参数。 图1 二维卷积、内核大小为3、步幅为1 内核大小：内核大小定义了卷积的视野。二维的常见选择是3——即3×3…
传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 在第二篇中介绍了用数值微分的形式计算神经网络的梯度，数值微分的形式比较简单也容易实现，但是计算上比较…
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