Rule (2) 썸네일형 리스트형 [Relevance-CAM 논문 리뷰] - Relevance-CAM: Your Model Already Knows Where to Look *Relevance-CAM를 위한 논문 리뷰 글입니다! 궁금하신 점은 댓글로 남겨주세요! Relevance-CAM paper: Relevance-CAM: Your Model Already Knows Where To Look (thecvf.com) Relevance-CAM github: GitHub - mongeoroo/Relevance-CAM: The official code of Relevance-CAM GitHub - mongeoroo/Relevance-CAM: The official code of Relevance-CAM The official code of Relevance-CAM. Contribute to mongeoroo/Relevance-CAM development by creating an.. Cramer's Rule and Linear Transformation Cramer's Rule로 linear equation을 푸는 방법! 이걸 보고나서, 매우 놀랐던 기억이 난다..ㅎㅎ Cramer's Rule를 적용해서, Cofactor를 이용한 determinant 계산 방법이다. 시험문제에서 자주 나온다(?) 어떤 특정한 도형의 넓이를 구할 때, 간단히 determinats의 성질을 이용해서 바로 넓이를 계산할 수 있다. 이건 매우 유용한 것 같다. Linear Transformation을 이용하여서 변환된 도형의 넓이를 구하는 방식인데, 매우 간단하다. T(x)라는 transformation function에 이용되는 matrix A가 있다면 위와 같이 detAB로 표현이 되므로, detAB = (detA)(detB) = (detA)*(area of S)가 된다... 이전 1 다음
