Matrix
행렬
Matrix는 많은 숫자를 행과 열로 묶어 표현하며, Neural Network의 대량 계산을 한 번에 다루는 핵심 표현입니다.
WHY SHOULD I KNOW THIS?
왜 알아야 하나?
GPU가 AI에서 중요한 이유를 이해하려면 대규모 Matrix Multiplication을 이해해야 합니다.
WHERE IS IT USED?
어디에 사용되나?
Linear LayerAttention Q/K/VEmbeddingGPU 연산
MATRIX VIEW
0.2
0.8
-0.3
0.1
0.4
0.7
0.9
0.3
0.1
많은 Neuron 연결을 행렬 하나로 묶어 계산할 수 있습니다.
VECTOR PLAYGROUND
A·B = 3×1 + 2×4 = 11
cos θ = 0.740
cos θ = 0.740
INTERACTIVE CONCEPT LABMATH MOTION LAB
CURRENT STAGE1 / 6 · Input Vector
Rows
노드를 클릭하거나 PLAY FLOW를 눌러 정보가 어떻게 이동하는지 단계별로 확인하세요. 슬라이더는 시각적 영향도를 조절합니다.
이 Topic에서 알아야 할 핵심
✓Rows
✓Columns
✓Shape
✓Matrix Multiplication
이해 확인 질문
Q1뉴런 여러 개가 왜 Matrix가 되는가?
Q2GPU는 왜 행렬 계산에 강한가?
CATEGORY
MATHEMATICS FOR AIAI 계산을 읽는 데 필요한 선형대수, 미적분, 확률·통계, 정보이론을 직관부터 연결합니다.
CURRENT PATH
01.03 Matrix이 Topic의 위치와 앞뒤 순서를 항상 Curriculum 기준으로 유지합니다.