المتجهات وهندسة Rⁿ

التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات من المبادئ الأولى

كان حساب التفاضل والتكامل لمتغير واحد يعيش على خط مستقيم. أما تعلّم الآلة فلا. إن أوزان الشبكة العصبية، والتضمين (embedding)، والتدرّج: كل منها نقطة في فضاء عالي الأبعاد، Rⁿ. والخبر السار هو أن الهندسة التي تعرفها من المستوى المسطّح R² تنتقل إلى هنا كلمة بكلمة تقريباً. فالمتجه ما زال سهماً ينطلق من نقطة الأصل؛ والطول، والزاوية، و"الظل على متجه آخر" كلها لا تزال ذات معنى. كل ما في الأمر أننا لم نعد قادرين على رسمها.

المتجه v = (v₁, v₂, …, vₙ) هو قائمة مرتّبة من الأعداد. ويمكنك قراءته بطريقتين في آن واحد: بوصفه موقعاً (النقطة التي تنتهي عندها) وبوصفه اتجاهاً له طول (السهم الذي يوصلك إلى هناك). وكلتا القراءتين مهمتان باستمرار في تعلّم الآلة.

إن المعيار (الطول) لمتجه يأتي مباشرة من نظرية فيثاغورس، فقط مع مزيد من الحدود:

أين يظهر هذا في تعلّم الآلةعندما يقرّر المحوّل (transformer) مقدار انتباه رمز (token) لرمز آخر، يأخذ الجداء النقطي لاستعلام ومفتاح، q·k. وهي العملية نفسها التي تُرتّب بها أقرب الجيران في فضاء التضمين بحسب التشابه الجيبتمامي، ونفسها التي يستخدمها مصنّف خطي ليسأل على أي جانب من w·x + b = 0 تقع نقطة. ومعظم ما يُسمّى 'تشابهاً' في تعلّم الآلة هو هذا العدد الواحد a·b.
▶ المتجهات وهندسة Rⁿ
← الصيغ التربيعيةالدوال f: Rⁿ → R →