본 포스팅은 혁펜하임 [AI를 위한 수학] 딥린이를 위한 필수 수학 패키지를 참고하였습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=frkVgBvp850
#1 log (로그)
*로그의 밑이 클수록 그래프가 더 눞는다.
#2 행렬
*여러 식을 한번에, 단순하게, 간단하게 표시 밑 계산할 수 있는 장점
*단 AB!=BA
* 전치 행렬
#3 벡터
* 스칼라는 숫자 1개, 벡터(좌표점을 생각하기)는 숫자 여러개로 생각하면 된다..!
* 벡터는 크기와 방향이 같으면 시점이 달라도 같은 벡터
* 벡터의 크기(norm)
1) L2 norm --> 피타고라스 정리 생각하기
2) L1 norm --> 절댓값
참고: https://sooho-kim.tistory.com/85
l1-norm과 l2-norm에 대하여
해당 포스팅은 Dive into Deep Learning과 Mathematics for Machine Learning을 참고하여 정리한 글입니다. 이 영화를 알고 계시다면 저와 비슷한 세대임은 분명하겠군요. (학생 때 영화관에서 봤던 기억이 있었
sooho-kim.tistory.com
*내적: 벡터와 벡터와의 연산
* 내적은 닮은 정도를 의미한다
즉,
- 많이 닮을수록 (코사인 세타의 값이 작을수록 = 끼인각이 작을수록) 값은 1과 같아진다.
- 많이 다를수록 (코사인 세타의 값이 90과 가까워질수록) 값은 0과 같아진다.
- 음수값은 음으로 닮아있음을 의미한다.
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