Mehrdimensionale Analysis aus ersten Prinzipien
Eine lineare Schicht schickt einen Eingabevektor x durch eine Gewichtsmatrix W und addiert anschließend einen Bias b (mit dem Bias ist die Abbildung streng genommen affin, linear plus eine Verschiebung, auch wenn man im ML durchweg von einer linearen Schicht spricht). Die Vorwärtsrechnung ist kurz: z = Wx + b. Für das Training braucht man auch die umgekehrte Rechnung: wie sich der Verlust mit jeder Eingabe, jedem Gewicht und jedem Bias ändert.
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▶ Gradienten durch eine lineare Schicht