《深度学习》学习笔记一——线性代数

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标量、向量、矩阵和张量

  • 标量(scalar):一个标量就是一个单独的数,它不同与线性代数中研究其他大部分对象(通常是多个数的数组)。我们用斜体表示标量。标量通常被赋予小写的变量名称,比如:x
  • 向量(vector): 一个向量是一列数。这些数都是有序排列的。通过次序中的索引,我们可以确定每个单独的数。通常我们赋予向量粗体的小写变量名称。比如:{\bf x}
{\bf x}=\left[\begin{matrix} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_n \end{matrix}\right]\tag{1}
  • 矩阵(matrix):矩阵是一个二维数组,其中的每一个元素由两个索引(而非一个)所确定。我们通常会赋予矩阵粗体的大写变量名称,比如:{\bf A}
{\bf A}=\left[\begin{matrix} A_{1,1}&A_{1,2} \\ A_{2,1}&A_{2,2} \end{matrix}\right]\tag{2}
  • 张量(tensor):在某种情况下,我们会讨论坐标超过两维的数组。一般的,一个数组中的元素分布在若干维坐标的规则网格中,我们称之为张量,使用{\sf A}表示,张量{\sf A}中坐标为(x,y,z)的元素记作A_{x,y,z}

Python 代码实现

使用 Python 创建普通二维矩阵

import numpy as np

m = np.mat([[1,2,3],[4,5,6]])
print m

输出为:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

使用 zeros 创建一个3\times 2的 0 矩阵,还可以使用 ones 函数创建 1 矩阵

from  numpy import *
import numpy as np

m = np.mat(zeros((3,2)))
print m

输出为:

[[0. 0.]
 [0. 0.]
 [0. 0.]]

创建单位矩阵,单位矩阵部分有介绍

from numpy import *
import numpy as np

m = np.mat(eye(3,3,dtype=int))
print m

输出为:

[[1 0 0]
 [0 1 0]
 [0 0 1]]

转置

转置(transpose)是矩阵的重要操作之一。矩阵的转置是以对角线为轴的镜像,这条从左上角到右下角的对角线被称为主对角线(main diagonal),我们将矩阵{\bf A}的转置表示为{\bf A^\tau},定义如下:

({\bf A^\tau})_{i,j}=A_{j,i}\tag{3}

标量可以看作只有一个元素的矩阵。因此,标量的转置等于它本身,a=a^\tau

A=\left[\begin{matrix} A_{1,1}&A_{1,2} \\ A_{2,1}&A_{2,2} \\ A_{3,1}&A_{3,2} \end{matrix}\right] \Rightarrow A^\tau= \left[\begin{matrix} A_{1,1}&A_{2,1}&A_{3,1} \\ A_{1,2}&A_{2,2}&A_{3,2} \end{matrix}\right]\tag{4}

矩阵的转置也是一种运算,满足下述运算规律(假设运算都可行的):

  1. ({\bf A}^\tau)^\tau={\bf A}
  2. ({\bf A}+{\bf B})^\tau={\bf A}^\tau+{\bf B}^\tau
  3. (\lambda {\bf A})^\tau=\lambda {\bf A}^\tau
  4. ({\bf A}{\bf B})^\tau={\bf B}^\tau{\bf A}^\tau

在深度学习中,我也使用一些不那么常规的符号。我们允许矩阵和向量相加,产生另一个矩阵:{\bf C}={\bf A}+{\bf a},其中C_{i,j}=A_{i,j}+b_j。换言之,向量{\bf a}和矩阵{\bf A}的每一行相加。这个简写方法使我们无需在加法操作前定义一个将向量{\bf b}复制到每一行而生成的矩阵。这种隐式地复制向量{\bf b}到很多位置的方式,称之为广播(broadcasting)

Python 代码实现

矩阵的装置

# coding=utf-8
import numpy as np

m = np.mat([[1,2,3],[4,5,6]])
print '转置前:\n%s' % m
t = m.T
print '转置前:\n%s' % t

输出为:

转置前:
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
转置前:
[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

矩阵的运算

一。 矩阵的加法

**定义:**设有两个m\times n矩阵{\bf A}=(a_{i,j}){\bf B}=(b_{i,j}),那么矩阵{\bf A}{\bf B}的和记作{\bf A}+{\bf B},规定为:

{\bf A}+{\bf B}= \left[\begin{matrix} a_{1,1}+b_{1,1} & a_{1,2}+b_{1,2} & \cdots & a_{1,n}+b_{1,n} \\ a_{2,1}+b_{2,1} & a_{2,2}+b_{2,2} & \cdots & a_{2,n}+b_{2,n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{m,1}+b_{m,1}&a_{m,2}+b_{m,2}&\cdots & a_{m,n}+b_{m,n} \end{matrix}\right]\tag{5}

注意:两个矩阵必须是同型的矩阵时,这两个矩阵才能进行加法运算
矩阵加法满足下列运算规律(设{\bf A},{\bf B},{\bf C}都是m \times n矩阵):

  1. {\bf A}+{\bf B}={\bf B}+{\bf A}
  2. ({\bf A}+{\bf B})+{\bf C}={\bf A}+({\bf B}+{\bf C})

Python 代码实现

计算两个同型矩阵的加法

import numpy as np

m1 = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
m2 = np.mat([[11, 12, 13], [14, 15, 16]])
print "m1 + m2 = \n%s " % (m1 + m2)

输出为:

m1 + m2 = 
[[12 14 16]
 [18 20 22]] 

二。 矩阵的乘法

数与矩阵相乘定义:\lambda与矩阵{\bf A}的乘积记作\lambda {\bf A}{\bf A} \lambda,规定为:

\lambda {\bf A}={\bf A} \lambda=\left[\begin{matrix}\lambda a_{1,1}&\lambda a_{1,2}&\cdots & \lambda a_{1,n}\\\lambda a_{2,1}&a_{2,2}&\cdots&\lambda a_{2,n}\\\vdots&\vdots&\vdots&\vdots\\\lambda a_{m,1}&\lambda a_{m,2}&\cdots & \lambda a_{m,n}\end{matrix}\right]\tag{6}

数乘矩阵满足下列运算规律(设{\bf A},{\bf B}m \times n矩阵,\lambda,\mu为数):

  1. (\lambda \mu){\bf A}=\lambda (\mu{\bf A})
  2. (\lambda + \mu){\bf A}=\lambda {\bf A}+\mu {\bf A}
  3. \lambda({\bf A}+{\bf B})=\lambda {\bf A}+\lambda {\bf A}
    矩阵加法与数乘矩阵统称为矩阵的线性运算

**矩阵与矩阵相乘定义:**设{\bf A}=(a_{i,j})是一个m \times s矩阵,{\bf B}=(b_{i,j})是一个s \times n矩阵,那么规定矩阵{\bf A}{\bf B}的乘积是一个m \times n矩阵{\bf C}=(c_{i,j}),记作:

{\bf C}={\bf A}{\bf B}\tag{7}

计算如下:

\left[\begin{matrix} a_{i,1} & a_{i,2} & \cdots & a_{i,s} \end{matrix}\right] \left[\begin{matrix} b_{1,j} \\ b_{2,j} \\ \vdots \\ b_{s,j} \end{matrix}\right]= a_{i,1}b_{1,j}+a_{i,2}b_{2,j}+\cdots+a_{i,k}b_{k,j}= \sum_{k=1}^s a_{i,k}b_{k,j}= c_{i,j}\tag{8}

例如:

\left[\begin{matrix} a_{1,1} & a_{1,2} & a_{1,3} \\ a_{2,1} & a_{2,2} & a_{2,3} \\ \end{matrix}\right] \left[\begin{matrix} b_{1,1} & b_{1,2} \\ b_{2,1} & b_{2,2} \\ b_{3,1} & b_{3,2} \\ \end{matrix}\right]= \left[\begin{matrix} a_{1,1}b_{1,1}+a_{1,2}b_{2,1}+a_{1,3}b_{3,1} & a_{1,1}b_{1,2}+a_{1,2}b_{2,2}+a_{1,3}b_{3,2} \\ a_{2,1}b_{1,1}+a_{2,2}b_{2,1}+a_{2,3}b_{3,1} & a_{2,1}b_{1,2}+a_{2,2}b_{2,2}+a_{2,3}b_{3,2} \end{matrix}\right]\tag{9}

矩阵不满足交换律,但在运算都可行的情况下满足结合律和分配律

  1. ({\bf A}{\bf B}){\bf C}={\bf A}({\bf B}{\bf C})
  2. \lambda ({\bf A}{\bf B})=(\lambda{\bf A}){\bf B}={\bf A}(\lambda{\bf B}) (其中\lambda为数)
  3. {\bf A}({\bf B}+{\bf C})={\bf A}{\bf B}+{\bf A}{\bf C},({\bf B}+{\bf C}){\bf A}={\bf B}{\bf A}+{\bf C}{\bf A}

Python 代码实现

计算2\times 3矩阵与3\times2矩阵相乘

import numpy as np

m1 = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
m2 = np.mat([[11, 12], [13, 14], [15, 16]])
print "m1 * m2 = \n%s " % (m1 * m2)

输出为:

m1 * m2 = 
[[ 82  88]
 [199 214]] 

单位矩阵和逆矩阵

**单位矩阵(identity matrix)**就是对角线的元素都是 1,而其他的所有元素都是 0,如下:

{\bf I}_3= \left[\begin{matrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{matrix}\right]\tag{10}

**逆矩阵(matrix inversion)定义:**对于n阶矩阵{\bf A},如果有一个n阶矩阵,使得:'

{\bf A}{\bf B}={\bf B}{\bf A}={\bf I}\tag{11}

则说明矩阵{\bf A}是可逆的,并把矩阵{\bf B}称为{\bf A}的逆矩阵,而且矩阵是唯一的,记作{\bf A}^{-1}
|{\bf A}|\not=0,则矩阵{\bf A}可逆,且

{\bf A}^{-1}=\frac{1}{|{\bf A}|} {\bf A}^\ast\tag{12}

其中{\bf A}^\ast称为矩阵的{\bf A}的伴随矩阵

Python 代码实现

单位矩阵的计算

from numpy import *
import numpy as np

m = np.mat(eye(3,3,dtype=int))
print m

输出为:

[[1 0 0]
 [0 1 0]
 [0 0 1]]

计算3\times3矩阵的逆矩阵

# coding=utf-8
import numpy as np

m = np.mat([[2, 0, 0], [0, 4, 0], [0, 0, 8]])
I = m.I
print '矩阵:\n%s\n的逆矩阵为:\n%s' % (m, I)

输出为:

矩阵:
[[2 0 0]
 [0 4 0]
 [0 0 8]]
的逆矩阵为:
[[0.5   0.    0.   ]
 [0.    0.25  0.   ]
 [0.    0.    0.125]]

3\times3方阵的行列式

# coding=utf-8
import numpy as np

m = np.mat([[2, 0, 0], [0, 4, 0], [0, 0, 8]])
d = np.linalg.det(m)
print d

输出为:

64.0

3\times3方阵的伴随矩阵

import numpy as np

m = np.mat([[2, 0, 0], [0, 4, 0], [0, 0, 8]])
i = m.I
d = np.linalg.det(m)
a = i * d
print a

输出为:

[[32.  0.  0.]
 [ 0. 16.  0.]
 [ 0.  0.  8.]]

线性相关和生成子空间

线性组合(linear combination)
为了分析方程有多少个解,我们可以将{\bf A}的列向量看作从原点(origin)(元素都是零的向量)出发的不同方向,确定有多少种方法可以到达向量{\bf b}.在这个观点下,向量{\bf x}中的每个元素都是表示我们应该沿着这些方向走多远,即x_i表示我们需要沿着第i个向量的方向走多远:

{\bf Ax}=\sum_i x_i{\bf A}_{:,i}\tag{13}

生成子空间(span)
形式上,一组向量的线性组合,是指每个向量乘以对应标量系数之后的和,即:

\sum_i c_iv^{(i)}\tag{14}

一组向量的生产子空间是原始向量线性组合后所能抵达的点的集合


范数

范数(norm):在机器学习中,我们经常使用称为范数的函数来衡量向量的大小,形式上,L^p范数定义入下:

||{\bf x}||_p=\left(\sum_x |x_i|^p\right)^\frac{1}{p}\tag{15}

范数满足下列性质的任意函数:

  • f(x)=0\Rightarrow x = 0
  • f(x+y) \leq f(x) + f(y)(三角不定式(triangle inequality))
  • \forall\alpha \in {\Bbb R},f(\alpha{\bf x})=|\alpha|f({\bf x})

p=2时,L^2范数称为欧几里得范数(Euclidean norm).他表示从原点出发到向量{\bf x}确定的点的欧几里得距离
p=\infty时,L^\infty范数称为最大范数(max norm).这个范数表示向量中具有最大幅度的元素的绝对值:

||{\bf x}||_\infty = {\rm max}_i |x_i|

参考资料

  1. lan Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville.深度学习(中文版).赵申剑,黎彧君,符天凡,李凯,译。北京:人民邮电出版社
  2. 同济大学数学系。工程数学-线性代数(第六版).北京:高等教育出版社

标题:《深度学习》学习笔记一——线性代数
作者:夜雨飘零
地址:https://blog.doiduoyi.com/articles/1584970104343.html

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