백터와 행렬에 대하여

우리는 왜 굳이 행렬을 사용할까?

그것은 연립방정식을 간단하게 나타내고, 그것을 풀기 위해서이다.

 

위 내용과 같이 연립방정식은 행렬로 간단하게 나타낼 수 있다.

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행렬의 곱셉에 있어서는 곱해지는 행렬의 열의 개수와 곱하는 행렬의 행의 개수가 같아야 한다.

이 때문에 교환법칙은 무조건적으로 만족하지 않는다는 것을 기억하자.

 

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벡터의 경우 놈(norm)에 대해 살펴보면, 딥러닝에서는 주로 l1-norm과 l2-norm을 사용한다.

• $\begin{bmatrix} 2 & 3 \\ \end{bmatrix}$ 이라는 벡터가 존재할 때 : l1-norm : $|2|+|3|$
• $\begin{bmatrix} 2 & 3 \\ \end{bmatrix}$ 이라는 벡터가 존재할 때 : l2-norm : $\sqrt{2^2+3^2}$

왜 이름이 l1-norm, l2-norm인가 하면,

$(|2|^1+|3|^1)^\frac{1}{1}$ 이라 l1 이라 불리고

$(|2|^2+|3|^2)^\frac{1}{2}$ 이라 l2 라 불린다.