선형대수를 공부하다가 '토플리츠 행렬'이 시계열 데이터를 행렬로 변환시 사용한다고 해서 정리하면 좋겠다고 생각해서 가져왔다.
from scipy.linalg import toeplitz
A = [2020, 2021, 2022, 2023]
B = [2020, 2019, 2018, 2017]
toeplitz(A,B)
상태를 보면 하나씩 밀리면서 사라지는 것을 볼 수 있는데, 정확히는 왼쪽방향에서 오른쪽 아래로 향하는 대각선의 원소가 일정한 행렬이다.
어디에 쓰는건지 알아보자.
시계열에서 변화를 볼 때 날짜를 하나씩 밀어줘서 볼 수 있게 만들어주는게 아닌가 추측된다...
https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/ko/week04/04-1/
선형대수와 합성곱 · 딥러닝
선형대수와 합성곱 $$\gdef \sam #1 {\mathrm{softargmax}(#1)}$$ $$\gdef \vect #1 {\boldsymbol{#1}} $$ $$\gdef \matr #1 {\boldsymbol{#1}} $$ $$\gdef \E {\mathbb{E}} $$ $$\gdef \V {\mathbb{V}} $$ $$\gdef \R {\mathbb{R}} $$ $$\gdef \N {\mathbb{N}} $$ $$
atcold.github.io
위 블로그가 보니까 사운드로 모델 설계를 하는 거 같은데 딥러닝 은닉층 이야기하는 거 보니까 "인공 신경망 모델"에서 사용되는 것 같음
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