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La matriz transpuesta intercambia filas por columnas y aparece en cada paso de la retropropagación; la matriz identidad actúa como el 1 del álgebra de matrices y no altera ningún vector, y la matriz inversa deshace una transformación, aunque solo existe cuando la matriz es cuadrada y su determinante no es cero.
La multiplicación de matrices es la operación central de una red neuronal: cada capa agrupa sus pesos en una matriz W y calcula su salida como el producto W por X. Esa sola operación, repetida capa tras capa, es la que convierte las entradas en predicciones y explica por qué las tarjetas gráficas dominan el aprendizaje profundo.
Un escalar es un solo número, un vector una lista ordenada de números, una matriz una tabla de dos dimensiones y un tensor la generalización a cualquier número de dimensiones. En una red neuronal los datos entran como vectores y los pesos forman matrices, de modo que cada capa calcula z = Wx + b combinando ambos.
