SVD-차원축소1 자연어 처리 : SVD 정리 선형대수학에서 실제로 SVD하는 과정은 꼭 익혀보길 바란다. 공돌이의 수학노트에서 원형에서 타원형으로 했을 때, x,y가 Ax,Ay로 변할 때 수직인 부분만 관찰한 것을 기억하자. https://www.youtube.com/watch?v=cq5qlYtnLoY U,V 는 정규직교벡터이며, 단위벡터라고 정의하였다. scaling vector가 0이라는 것은 선형변환을 진행하고 나서 그 해당하는 부분의 영향이 0으로 없어졌다는 의미이다. 그리고 scaling vector는 σi = |Avi| 에 해당한다. 따라서 A 행렬에 대한 단위벡터 vi와 ui에 대한 정보량을 담고 있다. https://darkpgmr.tistory.com/106 [선형대수학 #4] 특이값 분해(Singular Value Decompos.. 2020. 3. 6. 이전 1 다음
