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연세대 인공지능학회 YAI
[Linear Algebra] Singular Value Decomposition (SVD), Eckart-Young: The Closest Rank k Matrix to A
Singular Value Decomposition, Eckart-Young: The Closest Rank k Matrix to A * YAI 9기 송예원님이 선형대수 강의팀에서 MIT 18.065 by Gilbert Strang을 수강한 후 작성한 글입니다. Lecture 6 : Singular Value Decomposition (SVD) Introduciton 6강에서는 rectangular matrix의 factorization 중 하나인 Singular Value Decomposition에 대해 다룬다. 또한 SVD와 linear transformation의 기하학적 의미 및 polar decomposition과의 연관성에 대해 다룰 것이다. Preliminary singular value s..
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2022. 5. 1. 23:55