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Đại số tuyến tính dẫn đến học máy/học sâu

Cơ sở và chiều (Basis and Dimension)

선형대수 질문

Đã giải quyết

596

shingeon944656

19 câu hỏi đã được viết

0

안녕하세요 선생님 선형대수를 공부하다가 질문이 있어서 물어봅니다

 

선생님의 선형대수를 보다가 더 선형대수를 공부하고 싶어서 추가적으로 궁금한점이 있어서 물어봅니다

  1. 차원과 랭크의 차이점 - 교과서나 인터넷에서도 서로 다른 개념이라고 말하는데 랭크와 차원의 본질 적인 차이점이 무엇인가요? 둘다 그냥 독립적인 열의 개수만큼의 숫자가 차원 그리고 랭크 인 것 같은데

  2. 외적의 쓰임세: 내적은 여러 머신러닝이나 딥러닝에서 쓰인느 것을 많이 보았는데 외적 같은 경우는 어떻게 쓰이는 것인가요? 3차원 공간에서 2개의 백터의 수직인 백터를 만들어서 어디에 쓰이는건지 잘모르겠습니다

 

감사합니다

머신러닝 딥러닝 선형대수학

Câu trả lời 1

1

dlbro

안녕하세요.

  1. 벡터공간에서의 차원은 basis 안에 벡터의 개수를 의미합니다. 예를 들어 3차원의 모든 벡터를 표현하려면 3개의 벡터 e1=[1,0,0], e2=[0,1,0], e3=[0,0,1]이 필요합니다. (강의5:47)

  2. 일반적으로 랭크는 행렬에서의 열(혹은 행) 벡터 공간의 차원을 의미합니다. 즉, basis 정의를 만족하는 열(혹은 행) 벡터의 개수를 의미합니다. 차원과 랭크는 다른 개념입니다. (강의1:18)

  3. 쉬운 예시가 없는데요 ㅠㅠ 외적이 미분 방정식을 discretization form으로 만들어 계산할 때 자주 등장합니다. 따라서 머신러닝에서 Hessian을 사용하는 optimizer (gradient descent 베이스 아님)를 다룰 때 활용될 수 있습니다.

감사합니다.

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