作者stayfool (fool)
看板DataScience
标题[问题] 机器学习中线性变换的意思
时间Mon Jun 28 17:03:18 2021
问题类别:ML
使用工具:python
问题内容:机器学习书上常会出现，在Dense层作完一个线性变换後，
就再进行其它的工作，想知道"作完一个线性变换"
这句话是什麽意思?书上的讲法，我无法理解
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1F：→ polie4523: Affine transform吧y=bx 06/28 17:36
2F：→ polie4523: 一个权重矩阵跟特徵向量相乘 06/28 17:37
3F：→ polie4523: 实作上在keras叫Dense在pytorch叫nn.Linear 06/28 17:39
4F：→ stayfool: 我想问的是为什麽要作线性转换?转换有什麽意义? 06/28 17:54
5F：→ stayfool: 不转换会怎样?机器无法学习吗? 06/28 17:55
6F：→ polie4523: 在你原本资料的x空间如果是线性不可分离，那你就找不到 06/28 18:29
7F：→ polie4523: 最佳解，所以要透过特徵转换（线性转换+其他工作）换到 06/28 18:29
8F：→ polie4523: 另一个特徵空间找解 06/28 18:29
9F：→ stayfool: 原来如此，感谢解答 06/28 19:06
10F：推 yiche: 每做一次矩阵乘法就是一个线性变换，这是线性代数的理论范 06/29 05:38
11F：→ yiche: 畴，有空补一下吧。 06/29 05:38
12F：→ chang1248w: 只优化一层dense就和linear regression差不多 08/14 21:03
13F：推 OnePiecePR: 线型想成旋转+偏移（affine)、非线性想成挤压 10/12 06:51