范数

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范数，是用来衡量向量，矩阵的大小的。

下面介绍一下常用的范数：

向量的范数

L1范数：

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其实就是向量每一维数的绝对值的和。

L2范数：

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又叫做欧几里得范数。用二维向量来看，就非常熟悉了，就是向量的长度。

矩阵的范数

Frobenius范数：

其实就是L2范数

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各个主流算法框架都已经提供了求解范数的方法，如numpy,tenserflow等，不用大家手算。

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范数

向量的范数

L1范数：

L2范数：

矩阵的范数

Frobenius范数：

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