线性代数:向量空间与线性映射
向量空间与线性映射两课合一的复习手册:从「向量是角色,不是长相」讲起,八条公理与判定流程、P₂ 与二阶矩阵两个标准例子、第一象限反例;再讲线性映射的定义、核与像、核判单射、矩阵作为坐标表示,末尾附作业参考答案与两课速查表。
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向量空间与线性映射两课合一的复习手册:从「向量是角色,不是长相」讲起,八条公理与判定流程、P₂ 与二阶矩阵两个标准例子、第一象限反例;再讲线性映射的定义、核与像、核判单射、矩阵作为坐标表示,末尾附作业参考答案与两课速查表。
阅读全文用两输入两隐藏一输出的最小网络把反向传播手算到底:δ 的定义与逐层递推、一组走到参数更新的完整数值例(附 PyTorch 对账),再把 Softmax+交叉熵、Sigmoid+BCE、ReLU+线性输出、Batch 四种组合各推一遍并横向对比。
阅读全文一份自包含的求导复习手册:导数定义与直观、五类基本公式表、组合规则与链式法则、偏导与多元链式(形式 1 / 形式 2 / 一般形式对照)、全微分视角、矩阵求导入门,最后用 8 道练习把 softmax 雅可比、交叉熵梯度、sigmoid + BCE 全部推一遍。
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