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    <title>Matrix on River&#39;s Blog</title>
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    <description>Recent content in Matrix on River&#39;s Blog</description>
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      <title>Bias，激活函数的偏置与 Tikhonov 正则化</title>
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      <pubDate>Fri, 15 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;p&gt;在神经网络和矩阵分析中，经常会看到一种表面相似的操作：给某个表达式加一个小量。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;在线性最小二乘的 Tikhonov 正则化中，我们把&lt;/p&gt;&#xA;$$&#xD;&#xA;\min_x \|Ax-b\|_2^2&#xD;&#xA;$$&lt;p&gt;改成&lt;/p&gt;&#xA;$$&#xD;&#xA;\min_x \|Ax-b\|_2^2+\lambda\|x\|_2^2&#xD;&#xA;$$&lt;p&gt;求导后，法方程从&lt;/p&gt;</description>
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      <title>从列满秩到最小二乘：矩阵性质串烧</title>
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      <pubDate>Fri, 15 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;p&gt;我们从一个很小的例子开始。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;设&lt;/p&gt;&#xA;$$&#xD;&#xA;A=&#xD;&#xA;\begin{bmatrix}&#xD;&#xA;1 &amp; 2\\&#xD;&#xA;2 &amp; 4\\&#xD;&#xA;3 &amp; 6&#xD;&#xA;\end{bmatrix}&#xD;&#xA;$$&lt;p&gt;这个矩阵有两列：&lt;/p&gt;&#xA;$$&#xD;&#xA;a_1=&#xD;&#xA;\begin{bmatrix}&#xD;&#xA;1\\2\\3&#xD;&#xA;\end{bmatrix},&#xD;&#xA;\qquad&#xD;&#xA; a_2=&#xD;&#xA;\begin{bmatrix}&#xD;&#xA;2\\4\\6&#xD;&#xA;\end{bmatrix}&#xD;&#xA;$$&lt;p&gt;显然&lt;/p&gt;&#xA;$$&#xD;&#xA;a_2=2a_1&#xD;&#xA;$$&lt;p&gt;也就是说，第二列并没有提供新的方向。虽然 $A$ 有两列，但它真正独立的列方向只有一个。&lt;/p&gt;</description>
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