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[선형대수] 머신러닝에서 Rank of Matrix 의 의미

머신러닝 (Machine Learning)에서 Rank of Matrix 의 의미 선형대수에서 rank의 의미는 다음과 같다. Definition : The rank of a matrix A, denoted by rank A, is the dimension of the column space of A: rank A = dim Col A 이는 Col A 의 dimension이 rank A 라는 것이다. (이 때 dimension은 기저백터(basis)의 갯수로 유니크하다.) 이러한 Rank가 Machine Learning에서 의미하는 바는 다음과 같은 예시로 나타낼 수 있다. 다음과 같이 키 몸무게 등의 feature(column)으로 이루어진 데이터셋이 있을 때, 극단적으로 V2, V3, V4가 모두 V..

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[논문 리뷰] Deep Residual Learning for Image Recognition - ResNet(1)

ResNet ResNet 이라는 이름으로 더 유명한 논문을 리뷰해보겠습니다. 최고의 빅데이터 분석 동아리 '투빅스' 과제 겸사겸사 하는 리뷰입니다. (사실 이게 아니라 구현 과제를 해야되는데 어렵네요....) 논문 흐름대로 리뷰되었습니다. https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf https://arxiv.org/pdf/1603.05027.pdf Abstract 딥러닝에서 neural networks가 깊어질수록 성능은 더 좋지만 train이 어렵다는 것은 알려진 사실입니다. 그래서 이 논문에서는 잔차를 이용한 잔차학습 (residual learning framework)를 이용해서 깊은 신경망에서도 training이 쉽게 이뤄질 수 있다는 것을 보이고 방법론을 제시했습니다. We..

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