Matriser och matrismultiplikation
Kunna multiplicera en matris med en vektor och en matris med en matris, veta vilka dimensioner som passar ihop, och förstå att ett lager i ett neuronnät är en matrismultiplikation.
Öva i Mattegrafen ↗ · Begreppet linjärt ekvationssystemFörkunskaper
Intuition
En matris är en tabell av tal — rader och kolumner. Multiplicera den med en vektor så får du en ny vektor: varje rad i matrisen skalärmultipliceras med vektorn.
[2 0] [3] [2·3 + 0·1] [6]
[1 1] · [1] = [1·3 + 1·1] = [4]
Det är exakt vad ett lager i ett neuronnät gör: vikterna är matrisen, indatan är vektorn, utdatan är den nya vektorn. Ett nät = matrismultiplikation, böj, matrismultiplikation, böj …
Formellt
A är m×n (m rader, n kolumner), B är n×p. Då är AB en m×p-matris med (AB)ᵢⱼ = Σₖ Aᵢₖ Bₖⱼ — rad i i A gånger kolumn j i B.
Dimensionsregeln: de inre talen måste matcha (n = n), de yttre ger resultatet (m×p). En 3×4-matris gånger en 4×2 ger 3×2. En 3×4 gånger en 3×4 går inte.
Matrismultiplikation är inte kommutativ: AB ≠ BA i allmänhet. Identitetsmatrisen I (ettor på diagonalen) är neutral: AI = IA = A. Transponat Aᵀ byter rader mot kolumner.
Ett batch med 32 exempel av 784 pixlar är en 32×784-matris; ett lager med 128 neuroner har en 784×128 viktmatris; produkten blir 32×128 — 128 tal per exempel.
Behärskning innebär
- Beräknar en matris-vektor-produkt för hand
- Avgör resultatets dimension ur faktorernas dimensioner
Logga in för att göra övningarna och bygga upp din behärskning.
Källor
Leder till
Del av målen (34)
- Systemkunskap för AI-ingenjörer
- Kör modeller billigare: kvantisering
- Se och höra med AI
- Bildklassificering med faltningsnät
- Matematiken bakom modellerna
- Förstå hur generativ AI fungerar
- Bygg en transformer från grunden
- Tolka en språkmodell
- Träna neuronnät på riktigt
- Finjustera och driva egna modeller
- Finjustera en modell med LoRA
- Klassisk ML på riktigt
- Träna ditt första neuronnät
- Språkmodeller i praktiken
- Djup reinforcement learning
- AI-säkerhet i praktiken
- Frontier Lab — självständigt forskningsprojekt
- Generativa modeller i djupet
- Bygg ett röstgränssnitt
- Klassisk maskininlärning i praktiken
- Bygg ett RAG-system som går att lita på
- Multimodala system
- Ansvarsfull AI i praktiken
- Reproducera ett paper
- Evals i praktiken
- Statistik för experiment
- Data: samla, städa, dokumentera
- Bygg ett NLP-system end-to-end
- Bygg en agent som går att lita på
- Bygg ett minnessystem för en agent
- AI i produktion
- AI-tjänst i drift
- Bygg en AI-tjänst som håller i drift
- AI, etik och samhälle