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矩阵运算 加法 矩阵的加法要求两个矩阵的维度相同，按位置相加。 公式： A = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{bmatrix}, B = \begin{bmatrix} b_{11} & b_{12} \\ b_{21
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要在 Windows 的 WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）中使用 GPU 训练 TensorFlow 模型，您需要按照以下步骤进行配置： 确保系统满足要求 Windows 版本：需要 Windows 10 版本 21H2（内部版本 19044）或更高版本，或 W
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一个标准的简单的单层神经网络
以下是一个标准单层神经网络的完整流程，用数学公式和步骤解释整个过程。 1. 输入数据准备 输入数据 \mathbf{X} 是一个矩阵，维度为 m \times n ，其中： m 是样本数量。 n 是特征数量。 目标值为 \mathbf{y} ，维度为 m ，每个样本对应一个标量的真实标签。