人工智能和机器学习之线性代数（一）

本文Linear Algebra 101 for AI/ML -- Part 1将介绍向量和矩阵的基础知识以及开源的机器学习框架PyTorch。

文章目录

人工智能和机器学习之线性代数（一）
- 基本定义
- [使用 PyTorch 进行操作](#使用 PyTorch 进行操作)

基本定义

标量（Scalar）

标量是表示无方向的单个数值，仅仅表示程度或大小。在编程术语中，可以将标量视为包含单个数字的简单变量，例如整数或浮点数。标量的示例包括温度（temperature）、年龄（age）和体重（weight）。

向量（Vector）

向量是标量的有序列表。之所以向量是有序的，因为标量在向量中的位置很重要。如下图所示向量y表示电影《复仇者联盟：终局之战》Avengers: Endgame，向量中的每一个数字描述了影片的一个特定属性，其中action表示该电影属于动作类题材的占比为0.99，comedy表示属于喜剧题材的占比为0.52，drama表示属于戏剧题材的占比为0.45，horror表示属于恐怖题材的占比为0.10，romance表示属于浪漫题材的占比为0.26。

这部电影的动作值为 0.99，恐怖值为 0.10。这表明这部电影更像是一部动作片，而不是一部恐怖片。

如果将 action 的值与 horor 的值交换，则该向量将不再准确表示电影《复仇者联盟：终局之战》，它不是恐怖电影。这就是顺序很重要的原因，即，改变顺序后变成另外一个向量。

向量总是以列或行的形式排列。以下是不同长度的行或列形式的向量。

注意，向量要么有一行，要么有一列。如果想要一个具有多行和多列的数学对象，该怎么办？这就是矩阵发挥作用的地方。

矩阵（Matrix）

如果标量是单个数字，向量是标量的一维有序列表，则矩阵是标量的二维数组。下面X 是一个示例矩阵（4行2列）。

每行对应于一个家庭的地址，即表示一个家庭。第一列表示家中卧室的数量，第二列表示浴室的数量。故矩阵X表示了多个家庭，以及每个家庭的特有属性。

二维矩阵也可以表示为向量的形式：

X = [ a ⃗ b ⃗ c ⃗ d ⃗ ] X=\begin{bmatrix} \vec{a} \\ \vec{b} \\ \vec{c} \\ \vec{d} \end{bmatrix} X= a b c d

向量a表示地址为123 Maple Grove Lane的家庭：
a ⃗ = [ 3 3 ] \vec{a} =\begin{bmatrix} 3\\ 3 \end{bmatrix} a =[33]

向量b表示地址为888 Ocean View Terrace的家庭：
b ⃗ = [ 4 3 ] \vec{b} =\begin{bmatrix} 4\\ 3 \end{bmatrix} b =[43]

向量c表示地址为100 Birch Street的家庭：
c ⃗ = [ 5 3 ] \vec{c} =\begin{bmatrix} 5\\ 3 \end{bmatrix} c =[53]

向量d表示地址为987 Sunflower Court的家庭：
d ⃗ = [ 5 4 ] \vec{d} =\begin{bmatrix} 5\\ 4 \end{bmatrix} d =[54]

数学符号表示

实数集合R是数学家对在日常生活中使用的所有数字的表示方式：实数数轴线上的所有整数(whole numbers)、负数(negative numbers,)、分数(fractions)、小数（decimal numbers）和无理数( irrational numbers)。

下面的x表示任意一个实数标量：

x ∈ R x\in R x∈R

下面的表示任意一个m维的向量：

x 0 x 1 ⋮ x m − 1 \] ∈ R m \\begin{bmatrix} x_{0} \\\\ x_{1}\\\\ \\vdots \\\\ x_{m-1} \\end{bmatrix}\\in R\^{m} x0x1⋮xm−1 ∈Rm 下面表示任意`m x n`的`矩阵`： \[ x 0 , 0 x 0 , 1 ... x 0 , n − 1 x 1 , 0 x 1 , 1 ... x 1 , n − 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ x m − 1 , 0 x m − 1 , 1 ... x m − 1 , n − 1 \] ∈ R m × n \\begin{bmatrix} x_{0,0} \& x_{0,1} \& \\dots \& x_{0,n-1} \\\\ x_{1,0} \& x_{1,1} \& \\dots \& x_{1,n-1}\\\\ \\vdots \& \\vdots\& \\vdots\& \\vdots\\\\ x_{m-1,0}\& x_{m-1,1} \& \\dots \& x_{m-1,n-1} \\end{bmatrix} \\in R\^{m\\times n} x0,0x1,0⋮xm−1,0x0,1x1,1⋮xm−1,1......⋮...x0,n−1x1,n−1⋮xm−1,n−1 ∈Rm×n ### 使用 PyTorch 进行操作 上面章节已经建立了向量和矩阵的定义及其数学符号，本节将在代码中简单尝试一下，加深一下印象。为此，将使用 [PyTorch](https://pytorch.org/)开源机器学习框架。`PyTorch` 在整个学术界和工业界广泛用于` OpenAI`、`Amazon`、`Meta`、`Salesforce`、斯坦福大学等机构和公司的尖端 `AI` 研究和生产级软件，以及数千家初创公司，因此积累该框架的经验将是实用的。请访问官方 `PyTorch` 安装说明页面以开始使用。 #### 张量（Tensors） 向量具有1 维，矩阵具有2 个维度，那么涵盖 3 个或更多维度的通用术语是什么？答案：张量。实际上，向量和矩阵也是张量，因为张量是任何N 维数字数组。张量是 `PyTorch` 中的基本单位。使用 PyTorch 函数 `torch.tensor（...）` 创建向量和矩阵。 ```python import torch >>> a = torch.rand((3, 4, 2)) # Create a three tensor([[[0.8856, 0.9232], # dimensional tensor [0.0250, 0.2977], # with random values [0.4745, 0.2243], [0.3107, 0.9159]], [[0.3654, 0.3746], [0.4026, 0.4557], [0.9426, 0.0865], [0.3805, 0.5034]], [[0.3843, 0.9903], [0.6279, 0.2222], [0.0693, 0.0140], [0.6222, 0.3590]]]) >>> a.shape torch.Size([3, 4, 2]) # the tensor's dimensions ``` #### 定义变量 定义向量`a`和矩阵`m`： ```python import torch a = torch.tensor([[3], [4], [5], [5]]) m = torch.tensor([[3,4], [5,6]]) ``` a = \[ 3 4 5 5 \] ∈ R 4 × 1 a=\\begin{bmatrix} 3\\\\ 4\\\\ 5\\\\ 5 \\end{bmatrix}\\in R\^{4\\times 1} a= 3455 ∈R4×1 m = \[ 3 4 5 6 \] m=\\begin{bmatrix} 3 \& 4\\\\ 5 \& 6 \\end{bmatrix} m=\[3546

四则运算

简单的加减乘除四则运算

python 复制代码

>>> import torch
>>> a = torch.tensor([1.0, 2.0, 4.0, 8.0])
>>> b = torch.tensor([1.0, 0.5, 0.25, 0.125])
>>> a + b # element-wise addition
tensor([2.00, 2.50, 4.25, 8.125])
>>> a - b # element-wise subtraction
tensor([0.0, 1.5, 3.75, 7.8750])
>>> a * b # element-wise multiplication
tensor([1., 1., 1., 1.])
>>> a / b # element-wise division
tensor([ 1.,  4., 16., 64.])

Sigmoid运算

sigmoid(x) 函数将x压缩到范围（0,1）, 请注意，只有具有任意较大的值并且希望将它们压缩为介于 0 和 1 之间的值范围时，这非常有用。有时将 sigmoid 的输出解释为概率很有用。

σ ( x ) = 1 1 + e − x \sigma \left ( x \right ) =\frac{1}{1+e^{-x} } σ(x)=1+e−x1

python 复制代码

>>> torch.sigmoid(a)
tensor([0.7311, 0.8808, 0.9820, 0.9997])
>> torch.sigmoid(torch.tensor(239))
tensor(1.)
>>> torch.sigmoid(torch.tensor(0))
tensor(0.5000)
>>> torch.sigmoid(torch.tensor(-0.34))
tensor(0.4158)

ReLU运算

ReLU 函数充当过滤器。任何正输入都保持不变，但任何负输入都变为零。

python 复制代码

>>> c = torch.tensor([4, -4, 0, 2])
>>> torch.relu(c)
tensor([4, 0, 0, 2])