Check
- 선형 변환의 기하학적 의미를 설명할 수 있는가?
- Affine 변환이란? 뉴럴넷에서 affine 변환을 선형 변환으로 바꾸는 방법은?
- 뉴럴넷에서 행렬 곱을 선형 결합의 관점에서 바라볼 수 있는가?
선형 변환의 기하학적 의미는 위와 같다.
뉴럴넷에서는 bias가 있기 때문에 선형 변환이 아니게 된다. 이것을 affine 변환이라고 한다. 위와 같이 bias trick을 사용해서 선형 변환으로 만들 수 있다.
이렇게 뉴럴넷에서의 행렬 곱을 선형 결합의 관점에서 바라볼 수 있다.
'수업 정리(개인용) > 선형대수(주재걸 교수님)' 카테고리의 다른 글
인공지능을 위한 선형대수(주재걸 교수님) Least Squares Problem 소개, Least Squares와 그 기하학적 의미 (0) | 2021.01.06 |
---|---|
인공지능을 위한 선형대수(주재걸 교수님) 전사함수와 일대일함수 (0) | 2021.01.03 |
인공지능을 위한 선형대수(주재걸 교수님) 부분공간의 기저와 차원, 선형변환 (0) | 2020.12.31 |
인공지능을 위한 선형대수(주재걸 교수님) 선형독립과 선형종속 (0) | 2020.12.31 |
인공지능을 위한 선형대수(주재걸 교수님) 선형결합 (0) | 2020.12.30 |