Resumo: Espaços Vetoriais de Funções

Cálculo de uma variável a partir dos primeiros princípios

As funções comportam-se como vetores. Já sabes que podes somar duas setas e esticar uma seta por um número. Podes fazer exatamente essas mesmas duas coisas com funções, e quase tudo o que sabes sobre vetores se transfere diretamente.

Para somar duas funções, soma-las ponto a ponto: em cada entrada x, a saída da nova função é apenas a soma das duas saídas. Para escalar uma função por um número c, multiplicas cada saída por c. São estas duas operações que tornam algo um "espaço vetorial".

Pense em duas faixas de áudio a tocar ao mesmo tempo: uma linha de baixo e uma melodia. Para as misturar, soma as duas formas de onda momento a momento, exatamente como se estivesse a somar funções ponto a ponto. E rodar o botão do volume de uma das faixas para 70% é apenas escalar essa função em 0.7 em cada instante. Misturar e alterar o volume são adição e escalamento, os dois movimentos que fazem as funções comportar-se como vetores.

Onde isto aparece no MLUma camada linear produz uma soma ponderada de características de base: exatamente "c₁·f₁ + c₂·f₂ + …" com pesos aprendidos. Características de Fourier, características polinomiais e as unidades ocultas de uma rede são todas bases que combinas para gerar um espaço de funções. Quando se diz que uma rede é um "aproximador universal", isso significa que os seus blocos geram um espaço de funções…
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