Получилась не плохая статья, особенно идея понравилась (читай Название). К языку изложения претензий никаких, т.к. если тема на самом деле интересна, то можно поднапрячься «на худой конец».
На мой взгляд, не раскрыта суть названия статьи. Лично я для себя ищу практическое объяснение, как же все таки Линейная Алгебра (ЛА) используется в МЛ. Но пока все материалы по этой теме ограничиваются лишь подготовкой матричных данных (размерность, нормализация и пр.) и отправкой всего этого в API известных библиотек, например, Keras, Numpy, TF, и получения из «черного ящика» какого-то ответа. При этом сама суть всей магии остается там, внутри, под капотом.
Что происходит на внутренних слоях? Например, в случае с цветным изображением 28х28х256? Я так понимаю, в любом случай должно получиться в результате обучения на выходе уникальное значение (сумма векторов), которое будет относительно однозначно определять классифицируемый объект?
Могли бы вы показать суть применения аппарата ЛА (т.е. применить приведенные вами методы) на конкретном, простом примере.… показать на основных шагах, особенно интересует суть трансформации данных на внутренних слоях модели? Например, на задаче бинарной, ну или не бинарной классификации изображений (4 мерный тензор — матрица).
Если представляете это, конечно… За ссылку на материал, где раскрыты детали применения аппарата ЛА буду благодарен.
На мой взгляд, не раскрыта суть названия статьи. Лично я для себя ищу практическое объяснение, как же все таки Линейная Алгебра (ЛА) используется в МЛ. Но пока все материалы по этой теме ограничиваются лишь подготовкой матричных данных (размерность, нормализация и пр.) и отправкой всего этого в API известных библиотек, например, Keras, Numpy, TF, и получения из «черного ящика» какого-то ответа. При этом сама суть всей магии остается там, внутри, под капотом.
Что происходит на внутренних слоях? Например, в случае с цветным изображением 28х28х256? Я так понимаю, в любом случай должно получиться в результате обучения на выходе уникальное значение (сумма векторов), которое будет относительно однозначно определять классифицируемый объект?
Могли бы вы показать суть применения аппарата ЛА (т.е. применить приведенные вами методы) на конкретном, простом примере.… показать на основных шагах, особенно интересует суть трансформации данных на внутренних слоях модели? Например, на задаче бинарной, ну или не бинарной классификации изображений (4 мерный тензор — матрица).
Если представляете это, конечно… За ссылку на материал, где раскрыты детали применения аппарата ЛА буду благодарен.