Week 02: Octave Tutorial

Week 02: Octave Tutorial

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목차

1. Basic operations
2. Moving Data Around
3. Computing on Data
4. Plotting data
5. For while if statements and functions
6. Vectorization

Basic operations

make 2x3 matrix, containing one values.

>> ones(2,3)

ans =

     1     1     1
     1     1     1

make 2x3 matrix, containing zero values.

>> zeros(2,3)

ans =

     0     0     0
     0     0     0

Computing on data

element-wise multiplication of two matrices.

A .* B

If you want to buy A transposed, the way to do that
apostrophe(')

A'

Vectorization

고속 linear alrgebra comptuing을 통해서
고속 병렬 처리를 수행 할 수 있다.
parallel hardware에 잘 적용이 되어 질 수도 있다.

아래와 같이 vectorized implementation으로 구현할 경우
코드의 길이가 절대적으로 줄어드는것은 물론
속도면에서도 많은 향상을 가져 온다.

다른 programming language에서는 해당 언어 syntax에 맞춰서 그렇게 처리하면 된다.

좀 더 복잡한 예제인 Gradient Descent를 보자.
j의 값은 0,1,2 로서 2차원 이라고 가정 하자.
그리고 아래와 같을때 모든 Theta는 simultaneously update 되어야 한다.

풀어서보면 vector끼리의 substraction의 형태로 처리 될 수 있다.

각각을 아래와 같이 간소화된 vector 연산으로 줄일 수 있다.
$$ \theta := \theta - \alpha \delta $$