Task01: 线性回归、Softmax与分类模型、多层感知机
Task02: 文本预处理、语言模型、循环神经网络基础
主要是查漏补缺：
1、关于矢量计算
在模型训练或预测时，我们常常会同时处理多个数据样本并用到矢量计算。在介绍线性回归的矢量计算表达式之前，让我们先考虑对两个向量相加的两种方法。将这两个向量按元素逐一做标量加法或是直接做矢量加法。
矢量加法
2、关于交叉熵函数
交叉熵误差
交叉熵误差
Task01: 线性回归、Softmax与分类模型、多层感知机
Task02: 文本预处理、语言模型、循环神经网络基础
主要是查漏补缺：
1、关于矢量计算
在模型训练或预测时，我们常常会同时处理多个数据样本并用到矢量计算。在介绍线性回归的矢量计算表达式之前，让我们先考虑对两个向量相加的两种方法。将这两个向量按元素逐一做标量加法或是直接做矢量加法。
矢量加法
2、关于交叉熵函数
交叉熵误差
交叉熵误差
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本文标题：2020-02-12 学习篇：组队学习《动手学习深度学习》（一）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/kmxlfhtx.html
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