dot()1 데이터 프레임의 행렬곱: AI의 기본 안녕하세요. 모두의 케빈입니다. 오늘은 데이터 프레임으로 행렬곱을 실습해보도록 하겠습니다. ■ 벡터의 곱과 행렬의 곱 두 벡터의 내적을 Dot Product이라고 합니다. 2차원 평면벡터에서 두 벡터 a(a1, a2)와 b(b1, b2)의 내적(방향 표시는 타이핑 이슈로 생략)은 각 성분끼리 곱하고 더하여 정의합니다. (a1*b1 + a2*b2) 이와 유사한 연산으로 선형 대수학에서는 행렬의 곱셈이라는 개념이 있습니다. 행렬의 곱셈은 두 행렬의 크기가 맞는 경우에만 가능합니다. 여기서 크기란, 앞 행렬의 수와 뒤 행렬의 열의 수가 일치하는 것을 의미합니다. 상세한 개념 설명은 나무 위키에서 참고해주세요. 신경망 모델에서 행렬은 벡터의 집합으로 모델링 되고 파라미터의 거의 모든 연산은 행렬의 연산으로 귀결.. 2022. 11. 22. 이전 1 다음
