Summary of Dimensionality Reduction & Matrix Factorization

Prof. Dr. Daniel Cremers (TUM)의 3D Computer Vision 강의 3장 정리. “3차원 세계의 점이 어떻게 2차원 이미지의 픽셀(pixel)이 되는가?”를 수학적으로 완전히 기술하는 것이 이 장의 목표다. 0. 이 장의 큰 그림 3장은 다음 순서로 진행된다: ① 역사 ② 수학적 표현(mathematical repre...

3D Computer Vision 에 필요한 강체 운동(rigid-body motion)과 Lie 군/대수 개념을 정리합니다. 관련 참조는 Technical University of Munich 의 Prof. Dr. Daniel Cremers 교수님의 3D Computer Vision 수업을 기반으로 작성되었습니다.

Introduction to Robotics, Assumptions, Vector Notation, Body Frame, Recursion on 2D N Pendulum, Recursion for Position and Orientation

Ensemble, Model Soup, 그리고 현대 AI의 표준이 된 Mixture of Experts까지 — 핵심 아이디어를 처음부터 설명합니다.

로보틱스 강의 두 번째 내용 정리. Rotation Matrix 부터 Acceleration in Moving Frame 까지.

로보틱스 강의 첫 번째 내용 정리. Rigid Body Kinematics의 기본 가정부터 Rodrigues 회전 공식까지.

3D Computer Vision 에 필요한 선형대수 개념을 정리합니다. 관련 참조는 Technical University of Munich 의 Prof. Dr. Daniel Cremers 교수님의 3D Computer Vision 수업을 기반으로 작성되었습니다.

Pre-training Data for LLMs and Evaluation of LLMs

Transformer architecture and GPTs