人工智能之数学基础:向量内积以及应用

news2025/1/7 1:16:32

本文重点

向量的点积(Dot Product),又称数量积(Scalar Product)或内积,是线性代数中的一个重要概念。它接受两个向量作为输入,并返回一个实数作为输出。点积不仅在数学和物理学中有广泛应用,而且在人工智能领域也扮演着重要角色。

内积

在数学上,向量x和向量y的内积可以表示为:

向量与自身内积的可以称为向量模,也就是向量的长度,a.a=|a|²≥0。

两种定义方式

内积有两种定义方式:代数方式和几何方式。通过在欧氏空间中引入笛卡尔坐标系,向量之间的点积既可以由向量坐标的代数运算得出,也可以通过引入两个向量的长度角度等几何概念来求解。这两种定义在笛卡尔坐标系中等价。

从代数角度看,先对两个向量对应维度的分量求积,再对所有积求和,结果即为内点积。

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