Если вы изучаете теорию машинного обучения из любого учебника, держу пари, вы в какой-то момент запутались в умножении матриц. Очень плохо, когда кто-то не понимает или свято выполняет обычное умножение, чтобы понять внутреннюю логику между шагами.
Следующие четыре способа, безусловно, помогут вам сократить усилия по изучению теории, связанной с умножением матриц:
Далее следует матричное обозначение:
1. Отдельные строки/столбцы и матрицы
Столбец AB = A x соответствующий столбец B
Ряд AB = соответствующий ряд A x B
2. Линейная комбинация строк/столбцов матриц
Для лучшего понимания просмотрите каждый столбец/строку AB за раз.
Столбец AB = линейная комбинация столбцов A с коэффициентом в качестве соответствующего столбца B
Строка AB = Линейная комбинация строк B с коэффициентом, соответствующим строке A.
3. Линейная комбинация матриц
Обратите внимание, что умножение a_ci и b_ri дает матрицу вида (mxs).
4. Традиционное матричное умножение
Пример:
Позволять
затем вычисление AB линейной комбинацией матрицы
также обратите внимание на расчет для первого столбца AB с использованием первых двух методов.
Точно так же можно вычислить первую строку AB, используя первые два метода.
Надеюсь, этот новый взгляд на умножение матриц прояснит понимание математических доказательств.
Оставьте комментарий, если вы начнете любить матричное умножение!
Посмотрите часть 2
