Macierze jako odwzorowania liniowe

Geometria i algebra odwzorowań liniowych, wektorów i macierzy

Macierz to nie tylko siatka liczb. Jest to funkcja, która przekształca przestrzeń: podaj jej wektor x, a ona zwróci nowy wektor Ax. Cała przestrzeń podlega jednolitemu przekształceniu (obrót, rozciąganie, odbicie, ścinanie, rzutowanie), stosowanemu jednocześnie do każdego jej punktu.

To, co czyni ją liniową, to fakt, że zachowuje dwie operacje na wektorach: A(x + y) = Ax + Ay oraz A(cx) = c·Ax. Proste pozostają prostymi, początek układu współrzędnych pozostaje w miejscu, a równomierne siatki przekształcają się w równomierne (choć być może pochylone) siatki.

Oto jak odczytywać macierz na pierwszy rzut oka: jej kolumny pokazują, dokąd trafiają wektory bazowe. Pierwsza kolumna to obraz [1, 0]; druga kolumna to obraz [0, 1]. Gdy wiesz, dokąd trafiają osie układu, całe przekształcenie jest w pełni określone, ponieważ każdy inny wektor jest ich kombinacją liniową.

Gdzie to występuje w MLMacierz wag W sieci neuronowej to dokładnie to: odwzorowanie liniowe, które przekształca przestrzeń aktywacji przed zadziałaniem nieliniowości. Każda warstwa obraca, rozciąga i rzutuje swoją wejściową przestrzeń w nowy układ współrzędnych, w którym zadanie kolejnej warstwy jest łatwiejsze. "Uczenie warstwy" oznacza uczenie się, dokąd posłać osie, czyli uczenie kolumn macierzy W.
▶ Macierze jako odwzorowania liniowe
← Niezależność liniowa i bazaMnożenie macierzy →