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05 线性代数【动手学深度学习v2】

目录

1.对称矩阵:简单理解行变列

2.哈达玛积

普通矩阵乘法对比

3.按特定轴求和

axis=0 去掉第1列

axis=1 去掉第2列

axis=2 去掉第3列

axis=[0, 2] 去掉第1,3列

keepdims=True

4.torch.mm和torch.mv

torch.mv —— 矩阵 × 向量

torch.mm —— 矩阵 × 矩阵

5.范数


1.对称矩阵:简单理解行变列

转置

A = A.T

常见矩阵:【线性代数】常见矩阵类型-CSDN博客


2.哈达玛积

哈达玛积(Hadamard product),又叫 逐元素乘积,是两个同型矩阵的对应元素相乘,记作 (数学符号⊙)。形式上:

注意:

  • 必须 维度相同 的矩阵才能做哈达玛积。

  • 和普通矩阵乘法(矩阵点积)完全不同。

哈达玛积举例

普通矩阵乘法对比

  • 普通矩阵乘法:行 × 列,涉及加和。

  • 哈达玛积:位置对齐,相同位置的元素相乘。

代码对比

import torch# 定义两个矩阵
A = torch.tensor([[1, 2],[3, 4]], dtype=torch.float32)B = t
http://www.dtcms.com/a/348212.html

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