고차원 확장 요 고차 확장(High-dimensional Extension)은 기하학에서 3차원 공간을 넘어서 4차 이상의 차원으로 개념을 확장하는 수적 접근을 의미합니다. 이는 유클리드 기하학의 기본 원리를 고차원 공간에 적용하고, 점, 선, 면, 입체와 같은 기하적 객체를 차원으로 일반화하는 것을 포함합니다. 고차원 기하는 순수 수학뿐 아니라 물리학, …
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"유클리드 거리"에 대한 검색 결과 (총 47개)
L2 노름 개요 L2 노름L2 norm) 벡터 공간에서 벡터의 크기 또는 길이를 측정하는 방법 중 하나로, 선형수학, 기계학습, 신호, 수치해 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 중요한 개념이다. L2 노름은 유클리드 노름(Euclidean norm)이라고도 하며, 일반적인 직관적인 '' 개념과 일한다. 이 문서에서는2 노름의의, 수학 표현, 성질, 활용 사…
분산 표현 개요 분산(Distributed Representation)은공지능, 특히어 처리(Natural Processing, NLP) 딥러닝 분야에서 핵심 개념 중 하나입니다. 이 개별 기호나 단어를 단한 식별자(ID)로 다루는통적인 희소 표현(Sparse Representation과 달리, 정보를 고차원 실수 벡터 공간에 분포시켜 표현하는 방식입니다.…
math \min_G \max_D V(D,G) = \mathbb{E}_{x \sim p_{data}(x)}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z \sim p_z(z)}[\log(1 - D(G(z)))] ` 생성자 목표: 최소화 (가짜를 실제로 속이기) 판별자 목표: 최대화 (정확한 분류) 응용 분야 이미지 생성: StyleGAN을 활용한 고해상도…
계층적 클러스터링 개요/소개 계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering)은 데이터 포인트 간의 유사도를 기반으로 계층 구조를 형성하는 비지도 학습 알고리즘입니다. 이 방법은 데이터의 자연적인 계층 구조를 탐지하고, 군집 간 관계를 시각화하는 데 효과적입니다. 주로 생물학, 마케팅 분석, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 활용되며, K-mea…
K-평균 개요 K-평균(K-Means)은 데이터를 군집화(Clustering)하는 대표적인 비지도학습(unsupervised learning) 알고리즘입니다. 주어진 데이터 포인트를 사전에 정의된 K개의 군집으로 분류하여, 각 군집 내 데이터 간 유사도를 최대화하고, 다른 군집과의 차이를 최소화하는 방식으로 작동합니다. 이 알고리즘은 데이터 분석에서 패턴 …
계층적 분류 (Hierarchical Clustering) 개요/소개 계층적 분류(Hierarchical Clustering)는 데이터 포인트 간의 유사도를 기반으로 계층 구조를 형성하여 클러스터를 생성하는 비단순 군집화 방법이다. 이 기법은 계층적 구조(Dendrogram)로 시각화되며, 데이터의 자연적인 계층 구조를 탐지하는 데 유용하다. 주로 Aggl…