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시리즈

딥러닝을 위한 선형대수학

1.Ax : 행렬 A column의 선형 결합

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<딥러닝을 위한 선형대수학> 1일차 필기 내용

2022년 6월 6일

2.행렬 곱셈과 5가지 Factorization

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<딥러닝을 위한 선형대수학> 2일차 필기 내용

2022년 6월 6일

3.4가지 기본 부분 공간

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<딥러닝을 위한 선형대수학> 3일차 필기 내용

2022년 6월 6일

4.Gaussian Elimination과 LU 분해

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<딥러닝을 위한 선형대수학> 4일차 필기 내용

2022년 6월 6일

5.Orthogonal matrices와 Subspaces

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<딥러닝을 위한 선형대수학> 5일차 필기 내용

2022년 6월 6일

6.Eigenvalue와 Eigenvector

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<딥러닝을 위한 선형대수학> 6일차 필기 내용

2022년 6월 6일

7.대칭인 양의 정부호 행렬

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<딥러닝을 위한 선형대수학> 7일차 필기 내용

2022년 6월 6일

8.Singular Value Decomposition (SVD)

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<딥러닝을 위한 선형대수학> 8~9일차 필기 내용

2022년 6월 7일