AI
고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #2
두줄요약
Transformer와 딥러닝을 이해하기 위한 기초로 내적의 의미를 그래픽스 예시로 설명했습니다. 회전 행렬과 Basis Vector 변환을 통해 좌표 변환을 직관적으로 풀어냈습니다.
핵심 내용
- Transformer와 딥러닝 이해의 기초로서 내적의 의미 재확인
- 2D/3D 그래픽스에서 내적으로 벡터 유사도와 기준 축 변환을 해석하는 방식 설명
- 회전 행렬과 새로운 Basis Vector를 내적으로 계산해 좌표 변환을 수행하는 흐름 정리
- 차원이 높아질수록 행렬 기반 내적 계산과 GPU 병렬 처리가 유리하다는 점 언급
적용해볼 점
- 내적을 벡터 간 유사도와 영향도 관점으로 해석하는 연습
- 회전과 좌표 변환을 Basis Vector 변화로 바라보는 관점 정리
- 고차원 연산과 PCA 이해의 전제 개념으로 내적 개념 연결
