ニューラルネットワークはマトリックスにどのように関連していますか？私は、ニューラルネットワークがそのような人工ニューロンチキのセットであるという印象がありました。記憶の深さから数学の記憶を上げようとすると、それはいくつかのカウントに似ています。もう少し詳しく教えていただけますか？正直なところ、一般的に、マトリックスの乗算は、現実に適用可能なように、かなり人工的で理解できない何かを常に私には思われました。多分老年期に、私はついに彼らが最初の年に彼らに苦しめられた理由を見つけました。:-)
ニューラルネットワークは、実際に人工ニューロンのセットとして表現でき、それぞれが入力データとスケールに基づいて結果を与えることができます。重みは、出力に対する入力データの影響の程度を決定するパラメーターです。それらは、各ニューロンの出力信号を計算するときに考慮されます。

ニューラルネットワークでのマトリックスの使用は、入力データとスケールとその処理を便利に表すのに役立ちます。入力ニューロンと出力ニューロンの間の各重量は、マトリックスの要素として表すことができ、入力データはベクトルとして表すことができます。マトリックス乗算の動作を使用して、スケールマトリックスで入力データのベクトルを変更し、出力データを取得できます。この計算は、ニューラルネットワークの層の各ニューロンに対して実行され、この計算の結果は次の層の入り口です。

さらに、このプロセスには、ニューロンが入力データから重要な特性を選択できるようにするアクティベーション関数が含まれます。ニューロンの活性化と、ネットワーク上に信号をさらに送信する方法を決定します。シグモイド、Relu、Tanhなどの関数は、活性化関数として使用できます。

ニューロンとマトリックス操作のいくつかの層を通過した後、週末は値のベクトルであることがあります。このベクトルは、ニューラルネットワークが解決する問題に応じて、分類または回帰に使用できます。