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벡터 전치(Vector Transposition) 알아보기: Tensorflow, Pytorch, Numpy

벡터 전치(Vector Transposition)란 무엇인가?벡터 전치(vector transposition)는 벡터의 행과 열을 교환하는 연산이다. 특정 벡터 $\mathbf{v}$ 가 있다고 했을 때 이 벡터에 대한 전치 연산은 $\mathbf{v}^T$ 로 표현되며, 행 벡터를 열 벡터로 바꿀 때 자주 사용된다. 행 벡터 (Row Vector): $\mathbf{v} = \begin{bmatrix} v_1 & v_2 & v_3 & \cdots & v_n \end{bmatrix}$열 벡터 (Column Vector): $\mathbf{v}^T = \begin{bmatrix} v_1 \\ v_2 \\ v_3 \\ \vdots \\ v_n \end{bmatrix}$ 벡터 전치가 일어나면, 행과 열이 교..

머신러닝에서의 Tensor란 무엇인가? Numpy, TensorFlow, Pytorch의 Tensor 알아보기

Tensor란 무엇인가?머신러닝을 공부하다보면 Tensor라는 말이 자주 쓰인다 TensorFlow 프레임웍에는 아예 이름에 Tensor가 들어가 있고, Pytorch에서 스칼라 값을 만들 때는 torch.tensor(100) 같이 사용하기도 한다. 도대체 Tensor가 무엇을 뜻하길래 프레임웍의 이름에도 들어가 있고 모델을 만드는 함수의 이름으로도 들어가는 것일까?Tensor는 머신러닝에서 데이터 구조를 일반화한 개념으로, 벡터와 행렬을 포함하여 더 높은 차원의 데이터를 표현할 수 있는 다차원 배열이다. 0차원 스칼라, 1차원 벡터, 2차원 행렬, 그리고 n차원 배열을 Tensor를 사용해 표현할 수 있으며, Tensorflow나 Pytorch같은 프레임웍은 Tensor를 기본 데이터 구조로 채택한다...