안녕하세요.
학부 선대 정도 들은 공대생입니다.
제가 풀고 싶은 어떤 y = Ax, A 는 tall matrix인 inverse problem 이 있고
여기서 A는 제가 갖고 있는 system의 parameter에 의해서 결정이 됩니다.
A의 크기는 고정이에요.
이 때 parameter에 따라서 해당 system에 대하여
pseudo inverse 를 이용하여 구한 해가
원래 x와의 차이가 최소가 되도록
parameter를 최적화하는 문제를 풀고 싶습니다.
결국 A의 column들이 서로 최대한 직교해야(?) 할 것 같은데
이런 걸 알려면 어떤 부분을 공부하거나 참고해보면 좋을까요?
뭐라고 검색해야 될지도 모르겠어서 질문 드립니다.
그니까 A=A(t) 일때 ||(A(t)^T A(t))^-1 A(t)^T y - x||_2 ^2 를 미분하고싶은데 inverse때문에 미분하는 법을 모르겠다는거? 그냥 역함수 미분법으로 생각하면 됨. 어차피 컴터 써서 gradient 계산하려고 하는거면
아 답변 감사합니다!!!
윗 분 말처럼 님이 말하는 parameter로 squared error를 미분하는게 제일 정확함. matrix calculus 검색 ㄱㄱ
네 해당 부분 찾아보겠습니다