Нейронная сеть - это модель машинного обучения, которая состоит из множества соединенных между собой элементов, называемых нейронами. Работая вместе, они способны обрабатывать сложные входные данные и делать предсказания. Одним из ключевых шагов в работе нейронных сетей является перемножение вектора на матрицу.
Представим, что у нас есть входной вектор И, который содержит информацию о входных данных, и матрица И, которая является весовой матрицей. В процессе работы нейронная сеть перемножает вектор И на матрицу И, чтобы получить выходной вектор И. Этот процесс можно описать следующим образом:
И = И * И.
Где * обозначает операцию умножения вектора на матрицу. При этом каждый элемент выходного вектора И вычисляется как сумма произведений элементов соответствующих строк вектора И и столбца матрицы И.
Это позволяет нейронной сети находить зависимости между входными данными и весами, определенными в матрице И. Путем многократного применения операции умножения вектора на матрицу и активационной функции нейронная сеть обучается распознавать образцы в данных и делать предсказания.
Таким образом, перемножение вектора на матрицу является важным этапом в работе нейронных сетей, который помогает модели обрабатывать и анализировать сложные данные для выполнения задач машинного обучения.