線形代数の基礎 — ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル

線形代数の基礎¶ 機械学習の理論では線形代数で用いられる概念が多く登場します。 これらの概念を利用することで、複数の値や変数をまとめて扱うことができるようになり、数式を簡潔に表現できるようになります。 本章では、特に以下の概念を順番に紹介します スカラ・ベクトル・行列・テンソル ベクトル・行列の演算（加減算・スカラ倍・内積・行列積） 特別な行列（単位行列・逆行列） 多変数関数（線形結合，二次形式）とその微分 スカラ・ベクトル・行列・テンソル¶ まず始めに、スカラ、ベクトル、行列、テンソルという 4 つの言葉を解説します。 スカラ (scalar) は、2.5、-1、\(\sqrt{2}\)、\(\pi\)といった 1 つの値もしくは変数のことを指します。スカラは温度や身長といった単一の数量を表します。スカラ変数を表すには のように、太字や斜体にされていない文字を利用するのが一般的です。 \

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行列の微分について

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“ベクトルのそれぞれの要素で対象を微分し、その結果を要素に対応する位置に並べてベクトルを作ること”