선형대수학 스터디

스칼라(scalar): 단순한 숫자벡터(Vector) : 숫자들이 차례대로 list된 것행벡터(row vector): 가로로 길쭉한 벡터1 \* n열벡터(column vector):세로로 길쭉한 벡터(Vertical) n \* 1집합(set) : 숫

: 계수를 갖고 있는 여러 변수들의 합이 상수이다위의 방정식을 내적으로 표현정의 : 방정식들의 집합예시 : 연립 방정식벡터화 정의: 정사각 행렬에서 가운데 있는 값들이 1이고 나머지는 0이다. 어떤 벡터랑 곱해져도 자기 자신만 나오기 때문이다. 정의 : 정사각행

역수 취할 때 숫자가 맞아 떨어지면 좋으나 그렇지 못한 무한소수가 되는 경우 우리는 근사치를 구해야합니다. 그때 주는 미묘한 차이가 우리가 보기엔 작아서 영향을 크지 않다고 생각할 수도 있으나 막상 알고리즘에겐 그렇지 않습니다즉,역수-> 근사치로 인해서 생기는 문제입니

기초 용어Domain: 정의역으로 x값에 넣을 수 있는 수들의 집합.image: 상으로, 특정 y값이 나올 때 대입한 x의 값들의 집합f(x)= 2x+1 일때, y= 5라면, x=2 (상)Co-Domain: 공역으로 y값이 될 수 있는 수들의 집합Range: 치역으로

Fully-connected layers(linear layer)2차원에서 2차원으로 변화x1 = 2 , x2 = 1

전사(ONTO) : 공역 = 치역, 치역은 공역의 부분집합이므로 같은 때가 가징 커짐정의 : 정의역 수 > 공역 수ONE T0 ONE(선형 독립과 같다); 일대일 함수ONE TO ONE이냐 아니야의 의미는 선형 독립이냐 종속이냐 의미다!! 왜?Fully connecte

위의 식을 만족해야하고, 람다가 결정이 되면 null space를 찾을 수 있습니다.이를 통해서, 우리가 찾고 싶은 고유벡터(non-zero vector)를 찾게 됩니다.A1 \* x = 0 이어야하므로 x는 A1의 모든 식과 수직이어야합니다. (A1는 선형독립이므로

벡터 공간V의 부분집합 A가 있을 때, A가 일차 독립이고 V를 생성 시 V의 기저라고 합니다.무슨 말인지 알겠나요?쉽게 말하면, 벡터 공간을 선형생성하는 선형독립인 벡터. 즉 선형 결합을 표현할 때 쓰는 벡터라고 생각하면 됩니다.차원V의 기저가 n개의 벡터로 이뤄질