Resumo: Espaços Vetoriais de Funções

Cálculo de uma variável a partir dos primeiros princípios

Funções se comportam como vetores. Você já sabe que pode somar duas setas e esticar uma seta por um número. Pode fazer exatamente essas mesmas duas coisas com funções, e quase tudo o que você sabe sobre vetores se transfere diretamente.

Para somar duas funções, você as soma 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, você multiplica cada saída por c. São essas duas operações que tornam algo um "espaço vetorial".

Pense em duas faixas de áudio tocando ao mesmo tempo: uma linha de baixo e uma melodia. Para misturá-las você soma as duas formas de onda momento a momento, exatamente como somar funções ponto a ponto. E girar o botão de volume de uma faixa para 70% é apenas escalar aquela função por 0.7 a cada instante. Mistura e volume são adição e escala, os dois movimentos que fazem as funções se comportarem como vetores.

Onde isso 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 você combina para gerar um espaço de funções. Quando se diz que uma rede é um "aproximador universal", isso significa que seus blocos geram um espaço de funções…
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