Linear Algebra
선형대수학 개념 정리
참고 도서 : 딥러닝을 위한 선형대수학 (길버트 스트랭 지음)
Table of contents
- Intro
- Highlights of Linear Algebra
- Computations with Large Matrices
- Low Rank and Compressed Sensing
- Special Matrices
- Probability and Statistics
- Optimization
- Learning from Data
Intro
Why Linear Algebra is important?
- 딥러닝에서 훈련데이터의 특성을 추출하기 위해 가중치를 계산하는데, 이 가중치는 행렬의 성분이며, 행렬의 성분으로의 편미분을 통해 현재 가중치 $x_k$ 를 향상시키는 방향을 제시한다
- 벡터 $x$ 의 dimension 이 매우 커지는 경우, $L$의 편미분을 수천, 수만번 계산해야 하는데, 이 때에 큰 행렬의 계산, 압축 등의 기법이 필요하다
- 선형대수학은 데이터로 학습하는 세계의 모든 부분에 연결된다