Функции f: Rⁿ → Rᵐ

Многопроменливо смятане от първи принципи

Досега резултатът беше едно число. Нека сега той да стане вектор. Функция f: Rⁿ → Rᵐ приема вектор и връща вектор: много числа влизат, много числа излизат. Това е точната форма на слой от невронна мрежа, където влиза входен вектор и излиза трансформиран вектор.

Начинът да разберете всяка векторна функция е да я разглеждате координата по координата. Всеки изходен компонент сам по себе си е обикновена скаларна функция Rⁿ → R, която се нарича компонентна функция. Подредете m от тях и ще получите цялото изображение.

Един смесителен пулт превръща няколко входни регулатора в няколко изходни показания едновременно: бутнете плъзгачите и всеки измервателен уред реагира заедно. Това е функция f: Rⁿ → Rᵐ: влиза вектор от входове, излиза вектор от изходи. За да го разберете, четете по един уред наведнъж, тъй като всяка изходна координата f₁, f₂ и така нататък е своя собствена обикновена рецепта, изградена от същите входни регулатори.

Къде се използва това в MLПравото преминаване на всяка невронна мрежа е композиция от векторни функции. Всеки слой е една функция f: Rⁿ → Rᵐ: линейно изображение Wx + b, последвано от поелементна нелинейност. Проследяването как малко смущение на входа се разпространява през тази верига, координата по координата, е точно това, което матрицата на Якоби (Модул 3) и обратното разпространение (Модул 4) ще формализират.
▶ Функции f: Rⁿ → Rᵐ
← Функции f: Rⁿ → RГраници и непрекъснатост в Rⁿ →