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線形代数
まず、やさしく
行列は「まとめて変換する装置」です。画像の拡大・回転も、ニューラルネットの1層も、やっているのは行列のかけ算です。
要点
行列の積
m×n行列 A と n×p行列 B の積 AB は m×p行列。AIの全結合層はこの行列積 y = Wx + b として表現される。
線形変換
行列は「空間の変換」を表す。2×2行列をかけると平面上の点が回転・拡大・反転する。3Dゲームのキャラクター移動は毎フレーム何千もの行列積で計算される。
逆行列
AA⁻¹ = I(単位行列)となる A⁻¹ を逆行列という。連立方程式の解は x = A⁻¹b で求まる。行列式 det(A) ≠ 0 のとき逆行列が存在する。
固有値と固有ベクトル
Av = λv を満たすスカラー λ(固有値)とベクトル v(固有ベクトル)。Googleのページランクは最大固有値に対応する固有ベクトルで決まる。
主成分分析(PCA)
高次元データ(100次元の顔画像など)を低次元に圧縮するのに固有値分解を使う。データの「最も情報量の多い方向」=最大固有ベクトル。JPEGの圧縮原理もこれの応用。
図で見る
行列式は、この面積が変換後に何倍になるかを表す。det = 0 なら面積が潰れ、逆変換できない。
この単元を使う職業
AIリサーチャー¥1500万
量子コンピュータエンジニア¥1800万
コンピュータビジョンエンジニア¥1100万
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