向量, 矩阵与张量梯度的理论推导
机器学习, 神经网络的反向传播的基础在于梯度计算, 涉及向量(vector)、矩阵(matrix)以及张量(tensor)各类梯度, 明白其中的计算原理和规则具有一定的重要性。
论文翻译: Learning values across many orders of magnitude
Hado van Hasselt, Arthur Guez, Matteo Hessel, Volodymyr Mnih, David Silver. “Learning values across many orders of magnitude.” In Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 4287-4295. 2016.
共计 42 篇文章，11 页。