Vì sao quan trọng. Một lớp mạng nơ-ron chính là một phép ma trận × vectơ: mỗi hàng của W là một nơ-ron
"chấm điểm" đầu vào x. Hiểu phép này là hiểu cách tín hiệu đi qua một lớp (chỉ còn thiếu bias).
(A·x)i = Σj Aij · xj | A là m×n, x là n ⇒ kết quả là vectơ m chiều
💡 Trực giác
Mỗi hàng của A là một "câu hỏi" có trọng số; nhân với x = cho điểm x theo câu hỏi đó. m hàng → m điểm → một
vectơ m chiều. Cách nhìn khác: kết quả = trộn các cột của A theo hệ số là các thành phần của x.
0
Cho sẵn A và x
A 3×2 · x 2
A 3×2
1
2
3
4
0
1
x 2
2
1
Số cột của A (=2) phải khớp số chiều của x (=2) thì mới nhân được.
Hàng 1 (lam), hàng 2 (cam), hàng 3 (tím) của A mỗi cái chấm với x cho một ô của kết quả cùng màu.
✎ Tự kiểm tra — đáp án
m×n nhân vectơ n → ? → m chiều (= số hàng).
A·x = x·A? → Nói chung không — thứ tự & kích thước khác nhau.
Rút ra. Ma trận × vectơ = nhiều tích vô hướng (theo hàng) hoặc trộn các cột (theo x) — hai cách nhìn cùng kết quả.
Thêm bias là thành lớp tuyến tính thật (y = W·x + b). Bài tiếp (A9): khi nào một ma trận đảo ngược được — định thức & nghịch đảo 2×2.
Làm toán AI ✍️ — Bài A8 · Ma trận × vectơTrang 2/2 · ĐÁP ÁN