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인공지능을 위한 선형대수2

[인공지능을 위한 선형대수] 고유값 분해와 선형변환 주재걸 교수님의 강의와 기타 교재를 참고하여 정리하였습니다. [LECTURE] 고유값 분해와 선형변환 : edwith 학습목표 드디어 이번 강의에서는 이제까지 우리가 배워온 개념을 토대로 고유값 분해에 대해 배워보겠습니다. 그리고 고유값 분해를 통한 선형변환의 과정을 다루겠습니다. 핵심 키워드... - 커넥트재단 www.edwith.org 고유값 분해 (Eigendecomposition) 𝑉𝐷 = 𝐴𝑉 • If 𝐴 is diagonalizable, we can write 𝐷 = 𝑉^(−1)𝐴𝑉. -> 대각행렬을 만들 수 있다는 것은 역행렬이 존재하다. 따라서 아래와 같은 식도 만들 수 있다. • We can also write 𝐴 = 𝑉𝐷𝑉^(-1). which we call eigendecomposit.. 2019. 10. 26.
[인공지능을 위한 선형대수] 대각화 주재걸 교수님의 수업의 내용과 다른 교재들을 참고하여 정리한 글입니다. [LECTURE] 대각화 : edwith 학습목표 이번 강의에서는 고유값 분해와 밀접한 관련을 가지는 대각화의 개념에 대해 배워보겠습니다. 이는 나중에 배울 특이값 분해(SVD: Singular Value Decom... - 커넥트재단 www.edwith.org Diagonalization (대각화) 코딩더매트릭스 책에서 설명하는 대각행렬의 정의는 다음과 같다. 정의역 D에 대해, D X D 행렬 M은 r ≠ c 인 모든 쌍 r,c ∈ D에 대해 M[r,c] = 0 이면 대각행렬이다. 대각화는 주어진 행렬을 대각행렬로 만드는 것이다. 𝐴 행렬의 양쪽에 𝑉 역행렬과 𝑉 를 곱하여, 𝐴 행렬을 𝐷 라는 새로운 행렬을 만드는 과정을 설명하.. 2019. 10. 20.