一、一般線性變換 1、對於一個典型的線性變換： $y=A\boldsymbol x=\left[ \begin{array}{cc} \boldsymbol w_1 & \boldsymbol w_2\end{array} \right]\left[ \begin{array}{cc ...

1. 正規變換 1.1 伴隨變換 　　在上一篇的最后我們看到，滿足一定內積性質的線性變換可以有很好的不變子空間分割，現在對更一般的形式進行討論。設內積空間中有\(V=W\oplus W^{\perp}\)，且\(W\)是線性變換\(\mathscr{A}\)的不變子空間，任取\(\alpha ...

今天看到了兩道有關於前綴和應用的的算法題，解法挺巧妙的，分享給大家。 在這里直接放上我的代碼，題目和注釋在代碼解釋的都非常清楚。 ...

什么是線性變換和非線性變換 一、總結 一句話總結： [①]、從數值意義上，變換即函數，線性變換就是一階導數為常數的函數，譬如y=kx，把y=kx拓展為n維空間的映射，x、y看做n維向量，當k為常數時，易得滿足同質性f(ka)=kf(a)，當k為一個矩陣時，易得滿足可加性f(a+b)=f ...

線性變換就是矩陣的變換，而任何矩陣的變換可以理解為 一個正交變換+伸縮變換+另一個正交變換。（正交變換可以暫時理解為 不改變大小以及正交性的旋轉/反射 等變換）A*P = y*P ，y就是特征值，P是特征向量，矩陣A做的事情無非是把P沿其P的方向拉長/縮短了一點（而不是毫無規律的多維變換）。y描述 ...

以灰度圖像為例，假設原圖像像素的灰度值為D = f(x,y), (x,y)為圖像坐標，處理后圖像像素的灰度值為D’ = g(x,y),則灰度變換函數可以表示為： g(x,y) = T[f(x,y)] 或 D = T[D] 要求D和D’都在圖像的灰度范圍之內。灰度變換函數描述了輸入灰度值 ...

首先，恭喜你讀到了咪博士的這篇文章。本文可以說是該系列最重要、最核心的文章。你對線性代數的一切困惑，根源就在於沒有真正理解矩陣到底是什么。讀完咪博士的這篇文章，你一定會有一種醍醐灌頂、豁然開朗的感覺！ 咱們先來說說啥叫變換。本質上，變換就是函數。 例如，你輸入一個向量 [57 ...

來源：神經網絡的本質——無限擬合函數 - 知乎 (zhihu.com) 如果輸入是一條直線，那么輸出也是一條直線。這才叫“線性變換”。 本文將用一種直觀的方式去理解神經網絡 為了可視化，我們把整個網絡簡化到最簡單的形式，也就是從一次函數 線性變換 線性和非線性說起來有點 ...