作者stayfool (fool)
看板DataScience
標題[問題] 機器學習中線性變換的意思
時間Mon Jun 28 17:03:18 2021
問題類別:ML
使用工具:python
問題內容:機器學習書上常會出現，在Dense層作完一個線性變換後，
就再進行其它的工作，想知道"作完一個線性變換"
這句話是什麼意思?書上的講法，我無法理解
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1F：→ polie4523: Affine transform吧y=bx 06/28 17:36
2F：→ polie4523: 一個權重矩陣跟特徵向量相乘 06/28 17:37
3F：→ polie4523: 實作上在keras叫Dense在pytorch叫nn.Linear 06/28 17:39
4F：→ stayfool: 我想問的是為什麼要作線性轉換?轉換有什麼意義? 06/28 17:54
5F：→ stayfool: 不轉換會怎樣?機器無法學習嗎? 06/28 17:55
6F：→ polie4523: 在你原本資料的x空間如果是線性不可分離，那你就找不到 06/28 18:29
7F：→ polie4523: 最佳解，所以要透過特徵轉換（線性轉換+其他工作）換到 06/28 18:29
8F：→ polie4523: 另一個特徵空間找解 06/28 18:29
9F：→ stayfool: 原來如此，感謝解答 06/28 19:06
10F：推 yiche: 每做一次矩陣乘法就是一個線性變換，這是線性代數的理論範 06/29 05:38
11F：→ yiche: 疇，有空補一下吧。 06/29 05:38
12F：→ chang1248w: 只優化一層dense就和linear regression差不多 08/14 21:03
13F：推 OnePiecePR: 線型想成旋轉+偏移（affine)、非線性想成擠壓 10/12 06:51