728x90 고유값2 인공지능에서 고유값 분해와 특잇값 분해의 구체적인 수식 인공지능에서 고유값 분해(Eigenvalue Decomposition)와 특잇값 분해(Singular Value Decomposition, SVD)는 차원 축소, 데이터 압축, 특징 추출 등 다양한 기법에 사용됩니다. 특히, 대규모 데이터 처리에서 효율성을 높이고, 모델 학습의 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 고유값 분해와 특잇값 분해의 구체적인 수식과 이를 인공지능에서 어떻게 활용하는지 살펴보겠습니다.고유값 분해(Eigenvalue Decomposition)고유값 분해는 정방행렬(정사각형 행렬)을 고유벡터와 고유값을 이용해 분해하는 기법입니다. 고유값과 고유벡터는 선형 변환에서 중요한 정보를 제공하며, 데이터 분석 및 차원 축소 등 다양한 응용에서 활용됩니다.1. 고유값 분해의.. 2025. 1. 7. 고유 벡터와 고유값의 개념 고유값(Eigenvalue)과 고유벡터(Eigenvector)는 선형대수학에서 행렬의 성질을 분석하는 데 중요한 개념으로, 특히 행렬 변환에서 특정한 방향과 크기의 변화를 이해하는 데 사용됩니다. 이 개념은 물리학, 컴퓨터 그래픽, 머신러닝 등 다양한 분야에서 응용되며, 시스템의 안정성, 회전, 축소, 확대와 같은 특성을 분석하는 데 유용합니다. 이 글에서는 고유값과 고유벡터의 정의와 계산 방법을 설명하겠습니다.고유값과 고유벡터의 정의행렬 \( A \)에 대해 고유값과 고유벡터는 다음과 같은 방정식을 만족하는 값과 벡터를 의미합니다:$$ A \mathbf{v} = \lambda \mathbf{v} $$여기서:\( A \): 주어진 행렬\( \mathbf{v} \): 고유벡터 (Eigenvector)\( .. 2024. 11. 25. 이전 1 다음 728x90
