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日出大学，拉贾斯坦邦阿尔瓦尔 摘要：矩阵是人工智能 (AI) 的基础，是各种应用程序中数据表示、操作和转换的关键工具。从机器学习算法到神经网络架构，矩阵理论支持基本计算过程，使 AI 系统能够管理海量数据集、检测复杂模式并执行复杂转换。本文探讨了矩阵在 AI 中不可或缺的作用，重点介绍了线性和逻辑回归中的基本矩阵运算，以及它们在卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 等更高级模型中的应用。探讨了矩阵分解和特征值计算等关键数学运算在数据缩减和特征提取中的重要性，从而提高了计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 和机器人等领域的计算效率。本文还解决了与大规模矩阵运算相关的计算挑战，例如高维数据处理、可扩展性和数值稳定性。为了克服这些限制，我们讨论了分布式矩阵计算框架、GPU 和 TPU 硬件加速以及稀疏矩阵技术的进步，展示了这些创新如何提高 AI 模型的效率和可扩展性。此外，量子计算和矩阵专用硬件解决方案的最新进展为未来的研究提供了有希望的方向，有可能通过实现矩阵计算的指数级加速来彻底改变 AI。总体而言，矩阵仍然是 AI 计算能力的核心，它提供了一个多功能且高效的框架，既支持当前的应用，也支持人工智能的新兴功能。关键词：矩阵理论、线性代数、机器学习、人工智能、奇异值分解 (SVD)。
矩阵在人工智能中的作用和应用
主要关键词
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