Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 |
Tags
- Prompt Tuning for Graph Neural Networks
- pandas
- pandas 특정 조건 열 제거
- python 경우의 수
- sktime 예제
- 선형함수 딥러닝
- 비선형함수 딥러닝
- 경우의 수 파이썬
- sktime
- Skip connection
- 일부 레이어 고정
- pandas 조건
- Does GNN Pretraining Help Molecular Representation?
- pandas 행 제거
- 판다스 조건
- Graph Theory
- EDA 추천 파이썬
- pretraining
- 비선형함수
- molecular representation
- sktime 튜토리얼
- 모델 freeze
- sktime tutorial
- 시계열 라이브러리
- pandas row 제거
- pytorch dataset split
- pytorch 데이터셋 나누기
- weight 일부 고정
- layer 일부 freeze
- EDA in python
Archives
- Today
- Total
MoonNote
벡터의 내적 본문
벡터의 내적은 아래와 같은 식으로 정의한다.
$ \vec{a} \cdot \vec{b} = (a_{1}, a_{2}, a_{3}) \cdot (b_{1}, b_{2}, b_{3}) = a_{1}b_{1} + a_{2}b_{2} + a_{3}b_{3} $
벡터의 내적의 결과물은 벡터가 아닌 스칼라이다. 다른말로 scalar product 또는 dot product 라고도 한다.
'Study > Math' 카테고리의 다른 글
인공지능을 위한 선형대수(선형방정식과 선형시스템) (0) | 2021.12.04 |
---|---|
행렬의 성질(덧셈과 곱셈) (0) | 2021.10.07 |
Comments