선형대수2 [선형대수] 고윳값 분해 References Deep Learning Book(https://www.deeplearningbook.org/) 프리드버그 선형대수학 Contents 대각행렬 (diagonal matrix, 대각선 행렬) 직교행렬 (orthogonal matrix) 고윳값 분해 (eigendecomposition) 대각행렬 대각행렬(diagonal matrix)는 0이 아닌 성분들이 주대각(main diagonal)에만 있고, 나머지 성분들은 모두 0인 행렬입니다. 이를 공식화하여 표현하면, 행렬 \(\boldsymbol{D}\)가 모든 \(i \neq j\)에 대해 \(D_{i, j} = 0\)일 때 행렬 \(\boldsymbol{D}\)를 대각행렬이라고 합니다. 이미 알고 있는 대각행렬이 있을텐데, 주대각 성분들.. 2022. 5. 13. [선형대수] Norm (노름) References Deep Learning Book(https://www.deeplearningbook.org/) Contents \(L^1, L^2\) Norm Frobenius Norm Norm 벡터의 크기를 측정해야 할 때가 종종 있습니다. 일반적으로 머신러닝에서 벡터의 크기는 노름(norm)이라고 부르는 함수를 이용하여 측정합니다. \(L^p\)로 표기하는 노름의 정의는 다음과 같습니다. \[\left \| \boldsymbol{x} \right \|_p = (\sum_{i} |x_i|^p)^{\frac{1}{p}}\] 여기서 \(p \in \mathbb{R}, p \geq 1\)입니다. 일반적으로 노름은 벡터를 음이 아닌 값으로 사상(mapping)하는 함수입니다. 직관적으로 살펴보면, 벡터 .. 2022. 5. 13. 이전 1 다음
