线性投影层---将输入特征从一个空间映射到另一个空间
线性投影层如何将输入特征从一个空间映射到另一个空间。
什么是特征空间？
在机器学习和深度学习中，特征空间是指由输入数据的特征组成的空间。每个特征可以看作是空间中的一个维度。例如，如果你有一张图片，它可能被表示为一个包含像素值的向量，每个像素值就是一个特征，所有这些特征组成了图片的特征空间。
线性投影层的作用
线性投影层是神经网络中的一层，它的作用是对输入数据进行线性变换。这个变换可以看作是将数据从一个特征空间映射（或转换）到另一个特征空间。具体来说，这种映射涉及到以下两个基本操作：
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乘法：输入特征向量与权重矩阵相乘。权重矩阵的每一行代表新空间中一个维度的基向量，而输入特征向量与权重矩阵的乘法可以看作是在计算输入向量在这些基向量上的投影。
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加法：如果存在，将偏置项加到乘法的结果上。偏置项可以调整映射后的特征向量，使得模型更加灵活。
数学表达
假设我们有一个输入特征向量 ( x ) 在原始特征空间中，线性投影层通过以下数学表达式进行变换：
[ y = Wx + b ]
其中：
- ( y ) 是变换后的特征向量，在新的特征空间中。
- ( W ) 是权重矩阵，定义了变换的“规则”。
- ( x ) 是输入特征向量。
- ( b ) 是偏置向量，如果使用的话。
直观理解
想象一下，有一组二维的点（例如，图片的像素值），我们想要将它们转换到一个新的二维空间中。线性投影层就像是一个投影仪，它根据一组新的规则（权重和偏置）将这些点映射到新的空间。虽然这个过程是线性的，但它可以改变点之间的相对位置和方向，从而在新的空间中揭示数据的不同结构和关系。
通过这种方式，线性投影层可以帮助模型找到一种新的特征表示，这种表示可能更适合于后续的分类、回归或其他任务。这样对特征进行统一的转换，线性投影层有助于模型学习到更加泛化的特征表示，这些特征表示不依赖于特定的数据分布，而是捕捉数据的共有模式。