Daniel's blog

Tensor 라는 용어가 Computer Graphics와 Machine Learning을 공부하면 자주 접하게 되는데 알아보자. Tensor는 스칼라, 벡터, 행렬의 개념을 더 높은 차원으로 일반화한 수학적 객체다. Tensor는 다차원 숫자 배열로 생각할 수 있으며, 차원 수는 종종 Tensor의 순위 (rank) 또는 순서 (order) 로 불린다. 0th-order tensor (0차 텐서) : 스칼라로, 하나의 숫자에 불과하다. 1th-order tensor (1차 텐서) : 숫자의 배열이 벡터다. 예를 들어, [3, 4, 5] 배열은 3D 공간에서 벡터를 나타낸다. 2nd-order tensor (2차 텐서) : 2차원 숫자 배열인 행렬이다. 3rd-order tensor and higher ..

행렬과 벡터는 모두 데이터를 표현하고 특정 연산을 수행하는 데 사용되는 수학적 도구지만, 그 정의와 용도는 서로 다르다. 다만, Vector와 Matrix 모두 tensor의 특수한 경우인데, Vector는 1차 tensor, Matrix는 2차 tensor다. Vector (벡터) Matrix (행렬) 정의 Vector는 숫자의 1차원 배열로, 크기와 방향을 모두 나타낸다. 예를 들어, 물리학에서는 속도나 힘과 같은 양을 나타내는 데 사용할 수 있다. 수학과 컴퓨터 과학에서 Vector는 모든 숫자 집합을 나타낼 수 있으며, 물리적 개념에 국한되지 않는다. Matrix는 숫자의 2차원 배열로, 기본적으로 행과 열이 있는 수자로 채워진 직사각형이다. Matrix는 컴퓨터 그래픽에서 rotations (회..

Machine Learning의 기초적이고 이론적인 부분을 위해선 Scalar, Vector, Matrix에 대한 기본적인 이해가 필요하다. 1. Scalar : 방향을 갖지 않는 크기, 즉 값만을 가진다. Matrix의 Dimension(차원)으로 나타내면 1 x 1으로 생각할 수 있다. 2. Vector : 크기에 방향까지 가진 개념을 뜻한다. 좌표평면에서 (1, 2)의 경우 원점을 기준으로 x 축 기준 오른쪽(양)으로 1만큼, y 축 기준 위(양)으로 2만큼의 크기를 갖고 이 경우 1 x 2의 Dimension을 갖는 Matrix로 생각할 수 있다. 3. Matrix : 행렬을 우리가 일반적으로 알고있는 2 x 2 혹은 3 x 3 등과 같이 나타내는 그 행렬을 말한다. : Scalar와 Vector..