文件名称：LinearAlgebraProject:-线性代数在神经网络中的应用和优势
文件大小：57KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-18 19:42:20
JupyterNotebook
LinearAlgebraProject 线性代数在神经网络中的应用和优势 我们的主要研究是在将线性代数用于神经网络时将神经网络的概念应用于线性代数，对此进行调查非常重要，这对于我们证明线性代数用于神经网络非常重要，为此，我们将项目分为两个部分主要部分。 一部分说明在神经网络中使用线性代数的合理性，第二部分将神经网络的概念应用于线性代数以提供更好的解决方案。 这可以通过使用平稳迭代方法求解线性方程组来完成。 固定迭代方法基本上有四种主要方法， 雅可比迭代法 高斯-赛德尔迭代法 连续过松弛（SOR） 对称连续超松弛（SSOR） 但是我们专注于 雅可比迭代法 高斯-赛德尔迭代法
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LinearAlgebraProject-main
----README.md(1020B)
----python_code_laa_project.ipynb(110KB)