[선형대수학] 7. 기저

 기저

* Basis(기저) : independent 독립

독립이 아닌 벡터들은 종속임

기저 중에 길이(norm)이 1 인 벡터는 unit basis vector 라고 부름, 표준이 된다.

 

* Rank : 행렬 상에서 일차 독립인 열 벡터의 수

 

* 일차독립, 종속, 직교하면 이동할 수 있는 방법이 없다.

 

X,y,z에서 차원 하나를 버리고, 평면상으로 움직이면, 3차원 공간이지만 2차원 안에서만 움직인다.

이거는 인공지능의 어떤 의미냐, data encoding, occam’s rason

 

증명사진을 딥러닝으로 해석하기 위해서는 압축. 인코딩을 하고 디코딩 레이어를 거쳐서, 클래스피케이션을 하던가함.

인코딩에서 어떻게 낮은 저차원으로 낮출 수 있느냐,

해석을 할 떄, 데이터가 만차원의 벡터 스페이스에 있긴 하지만, 사진의 특징 떄문에 버려지는 차원이 있을거다. 따라서 실제 보다 낮은 차원에서 해석될 수 있을거다. 버려지는 차원은없애고, 중요한 차원만 추려내자. 해서 뉴럴네트워크를 사용해서 차원을 낮추는거임.

목표 목적에 맞는 네트워크를 만들 땐 놀고 있는 차원이 생기기 때문에 이를 버리기 위해 인코딩을 함.