💕恭喜本博客浏览量达到两百万,CSDN内容合伙人,CSDN人工智能领域实力新星~
🧡本文章为2021版本迭代更新版本,在结合有效知识的基础上对文章进行合理的增加,使得整个文章时刻顺应时代需要
🧡本专栏将通过系统的深度学习实例,从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析,通过将深度学习知识与Pytorch的高效结合,帮助各位新入门的读者理解深度学习各个模板之间的关系,这些均是在Pytorch上实现的,可以有效的结合当前各位研究生的研究方向,涉及人工智能的各个领域,是经过一年时间打磨的精品专栏!
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正文开始~~~
🧡本文参考众多论文、书籍、博客,参考文献将在文末写出,感谢各位前辈的分享~
文章目录
- 1 采样和维度
- 2 高维空间中的体积
- 3 高维空间中的距离
- 4 中心极限定理和高维样本距离分布的近似
特别注意并不是所有低维度的性质和现象都可以推广到高维情况。
因此在高维的世界里,有