Эпоха (в обучении) — это один полный проход алгоритма обучения через весь тренировочный набор данных. Обучение нейросети обычно требует множества эпох, чтобы веса модели достаточно скорректировалис...
NumPy
Бонус за регистрацию!
Зарегистрируйся и получи бонус
NumPy — это фундаментальная библиотека для языка Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также предоставляющая обширную коллекцию высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами. NumPy является основой для практически всех инструментов научного стека Python (Pandas, SciPy, Scikit-learn), обеспечивая высокую производительность вычислений.
Что такое «NumPy» простыми словами
Python сам по себе медленный. Если вы будете умножать миллион чисел циклом, вы уснете. NumPy — это турбо-двигатель для Python. Он написан на C и умеет работать с матрицами и массивами молниеносно. Вся современная наука о данных (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow) стоит на плечах NumPy. Без этой библиотеки Python никогда бы не стал главным языком для ИИ.
Вопросы и ответы
Для чего используется библиотека NumPy?
Библиотека Python для поддержки больших многомерных массивов и матриц.
Что такое broadcasting в NumPy?
Broadcasting позволяет NumPy выполнять операции над массивами разных форм (например, прибавить вектор к матрице), автоматически «растягивая» меньший массив.
Как умножить матрицы в NumPy?
Умножить матрицы в NumPy можно функцией np.dot(A, B) или оператором @ (начиная с Python 3.5): C = A @ B. Важно, чтобы число столбцов первой матрицы совпадало с числом строк второй. Также есть np.matmul(). Поэлементное умножение делается через *.
