ANN(Artificial Neural Network)를 배우기 위해 행렬 연산을 배울 필요가 있었다.
Matrix, 행렬
수학에서 행렬은 수를 직사각형 모양으로 배열한것이다.
$$ A = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{21} & a_{31} \\ a_{12} & a_{22} & a_{32} \\ \end{bmatrix}, \quad A_{1,2} = a_{12} $$나는 아래의 방식으로 이해했다.
스칼라 $\RA$ 벡터 $\RA$ 행렬
$ 123456 \RA (1,2,3,4,5,6) \RA \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ \end{bmatrix} $
특이 Matrix
| Row Matrix | Column Matrix | Square Matrix |
| $$ \begin{bmatrix} 4 & 5 & 6 \\ \end{bmatrix} $$ | $$ \begin{bmatrix} 4 \\ 5 \\ 6 \\ \end{bmatrix} $$ | $$ \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \\ \end{bmatrix} $$ |
연산
$$ A = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{21} & a_{31} \\ a_{12} & a_{22} & a_{32} \\ \end{bmatrix}, \quad B = \begin{bmatrix} b_{11} & b_{21} & b_{31} \\ b_{12} & b_{22} & b_{32} \\ \end{bmatrix} $$덧셈/뺄셈
행렬의 크기가 같아야만 할 수 있다.
$$ A\pm B=\begin{bmatrix} a_{11}\pm b_{11} & a_{21}\pm b_{21} & a_{31}\pm b_{31} \\ a_{12}\pm b_{12} & a_{22}\pm b_{22} & a_{32}\pm b_{32} \\ \end{bmatrix} $$