人工智能必知必会-矩阵与方程组

每天五分钟,解决一个人工智能问题。

这里我们认识一下矩阵与方程组之间的关系。
现有方程组是这个样子的:
x+y = 3
x-5y = -5

上面的方程组可以方便的用矩阵与向量相乘来表示:
\begin{bmatrix} {1} & {1} \\ {1} & {-5} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} {x} \\ {y} \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 \\ -5 \\ \end{bmatrix}

然后我们就可以构造增广矩阵S:
\begin{bmatrix} 1 & 1 & 3 \\ 1 & -5 & -5 \end{bmatrix}
进而通过高斯消元求解x,y 。
x= 5/3 , y = 4/3
过程如下(动图中的x1就是x, x2就是y):

高斯消元.gif

可以通过高斯消元法得到方程组的解,

什么你没看懂什么是高斯消元?那就去tmd的高斯消元吧,管他怎么运算的,计算的事情交给计算器就好,接下来我教你用计算器求解。

高斯消元第一步
高斯消元第二步
高斯消元第三步
高斯消元查看计算过程1
高斯消元查看计算过程2

总结:
什么是高斯消元不重要,重要的是你要知道方程组可以用矩阵来表示,就可以了!
对,你只需要知道方程组可以用矩阵表示,了解到这点就够了!
这是你理解神经网络的基础。

目录:
人工智能必知必会-前言
人工智能必知必会-标量,向量,矩阵,张量
人工智能必知必会-向量的加减与缩放
人工智能必知必会-向量的内积
人工智能必知必会-向量之间的距离
人工智能必知必会-初识矩阵
人工智能必知必会-矩阵与向量
人工智能必知必会-矩阵的加减法
人工智能必知必会-矩阵乘法
人工智能必知必会-矩阵与方程组
人工智能必知必会-再看矩阵与向量
人工智能必知必会-矩阵与向量乘法的物理意义
人工智能必知必会-词向量(案例)
人工智能必知必会-矩阵相乘上

人工智能必知必会-矩阵相乘下

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