AI, Linear Algebra, Deep Learning, Pca, Svd.
product로 이렇게 표현합니다. U는 column space of X의 정보를 담고 있고, V는 row space of X의 정보를 담고 있고, Sigma는 diagonal matrix로, U와 V의 column들이 각각 얼마나 중요한지를 나타내는데, hierarchically arranged 되어 있어서 u1이 u2보다 더 중요하고, u2가 u3보다 더 중요하고,,, 이런 정보를 담고 있습니다. 그리고 위 식에서 V transpose를 새로운 row matrix로 바꿔 쓴것을 주목해야 합니다. 이렇게 row matrix로