矩阵计算是深度学习中非常重要的基础，它涉及到矩阵的加法、减法、乘法以及转置等操作。以下是一些基础的矩阵计算教程。
基础操作
- 矩阵加法：两个矩阵相加，要求矩阵的维度相同。
- 矩阵减法：与加法类似，两个矩阵相减，维度也必须相同。
- 矩阵乘法：两个矩阵相乘，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。
- 矩阵转置：将矩阵的行和列互换。
实例
假设有两个矩阵：
$$ A = \begin{bmatrix} 1 & 2 \ 3 & 4 \end{bmatrix} $$
$$ B = \begin{bmatrix} 5 & 6 \ 7 & 8 \end{bmatrix} $$
那么：
- A + B 的结果为：
$$ \begin{bmatrix} 6 & 8 \ 10 & 12 \end{bmatrix} $$
- A - B 的结果为：
$$ \begin{bmatrix} -4 & -4 \ -2 & -4 \end{bmatrix} $$
- A * B 的结果为：
$$ \begin{bmatrix} 19 & 22 \ 43 & 50 \end{bmatrix} $$
- A 的转置 为：
$$ \begin{bmatrix} 1 & 3 \ 2 & 4 \end{bmatrix} $$
扩展阅读
想要了解更多关于矩阵计算的知识，可以阅读我们网站的 深度学习矩阵计算详解。
图片
中心对称矩阵：
矩阵乘法：