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:
上面的方程组可以方便的用矩阵与向量相乘来表示:
=
然后我们就可以构造增广矩阵S:
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
