AI, Linear Algebra, Deep Learning, Pca, Svd.
value decomposition에서 나오고, 그러면 저 위의 X를 approximate를 아주 정확하고 빠르게 계산할 수 있다는 뜻입니다. 처음 이해하고 너무 놀랐습니다. Frobenius distance 위 식의 argmin을 구한다는 뜻은 결국 이 Frobenius distanc의 최솟값을 구하는 것이고, 이 특이벡터가 결국 오차를 최소화합니다. 하지만, 여기서 아주 주의해야할 점이 있습니다. SVD의 공식이 처음에는 양방향으로 Identiy matrix이지만, r만큼의 truncaate를 한 뒤에는 identity