Weight Matrix
释义 Definition
weight matrix：权重矩阵。指把一组“权重”（weights）按矩阵形式组织起来的参数集合，常见于线性代数与机器学习/神经网络中，用来表示从输入到输出的线性映射（如全连接层的参数矩阵）。在神经网络里，它通常与偏置（bias）一起决定一层如何把输入变换成下一层的表示。
发音 Pronunciation (IPA)
/weɪt ˈmeɪtrɪks/
例句 Examples
The weight matrix maps input features to output scores.
权重矩阵把输入特征映射为输出分数。
During training, we update the weight matrix using gradients so the model minimizes the loss function.
在训练过程中，我们利用梯度更新权重矩阵，使模型最小化损失函数。
词源 Etymology
- weight 源自古英语 wiht / weight 相关词形，核心含义是“重量、分量”，在数学与机器学习语境中引申为“影响程度/系数”。
- matrix 源自拉丁语 matrix（本义与“母体/孕育”相关），后来在数学中用于表示“承载与组织数值的结构”，即“矩阵”。
合在一起，weight matrix 直观表达为“把权重（影响系数）装进矩阵结构里”。
相关词 Related Words
文学与经典著作中的出现 Literary Works
- Deep Learning（Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville）——在神经网络章节中大量使用权重矩阵来描述层与层之间的线性变换。
- Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）——在回归、分类与神经网络相关部分常以矩阵形式表示权重。
- Linear Algebra and Its Applications（David C. Lay）或 Introduction to Linear Algebra（Gilbert Strang）——虽不总直接用“weight matrix”这一固定搭配，但系统介绍了矩阵表示线性映射的框架，为理解“权重矩阵”奠基。
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