딥러닝 공부방

Mathematics for Machine Learning 원서를 정리한 포스팅입니다. 공부 목적으로 중요하다고 생각하는 부분만 요약했습니다. 2.2 Matrices(행렬) 행렬은 연립 방정식을 간단히 표현하기 위해 사용됩니다. 또한 선형 함수(linear mapping)을 표현합니다. (m, n)크기의 행렬입니다. m개의 행과 n개의 열로 이루어져 있습니다. $R^{mxn}$ 공간에 있는 행렬의 열을 쌓으면 $R^{nm}$ 공간에 있는 긴 벡터로 표현할 수 있습니다. 2.2.1 Matrix Addition and Multiplication(행렬 덧셈과 곱셈) (mxn) 동일한 크기의 두 행렬 A, B의 덧셈은 element-wise sum으로 정의됩니다. 행렬 곱셈은 element-wise operat..

이번 포스팅에서는 역행렬에 대해 알아보겠습니다. 역행렬이 존재하는 행렬 - Invertible Matrix 2x2 행렬에서의 결정자 (ad - bc) - determinant 기본 행렬 - Elementary matrix $A^{-1}$를 찾는 알고리즘 - Algorithm for Finding $A^{-1}$ 1. 숫자의 승수 역수 - Multiplicative Inverse of a Number 역행렬을 알아보기 전에 숫자의 승수 역수(multiplicative inverse of a number)를 살펴보겠습니다. 5의 역수는 1/5 입니다. 2. 역행렬이 존재하는 행렬 - Invertible Matrix invertible의 첫번째 조건은 row와 column의 size가 동일해야 합니다. 또한 ..