0. Embedding의 수학적 정의:2024.09.28 - [Programming/ML] - [ML] Embedding의 수학적 정의 및 Embedding Layer [ML] Embedding의 수학적 정의 및 Embedding Layer1. Embedding의 수학적 정의두 vector space(벡터 공간) $V$와 $E$가 있을 때,함수 $f: V \to E$가 다음 조건을 만족하면 embedding이라고 정의됨.$f$는 단사 함수(injective function).즉, 모든 $\textbf{v}_1, \textbf{v}_2 \indsaint31.tistory.com1. 임베딩(Embedding)의 정의 및 본질:정의:고차원 이산 데이터(high-dimensional discrete data)를..

1. Embedding의 수학적 정의두 vector space(벡터 공간) $V$와 $E$가 있을 때,함수 $f: V \to E$가 다음 조건을 만족하면 embedding이라고 정의됨.$f$는 단사 함수(injective function).즉, 모든 $\textbf{v}_1, \textbf{v}_2 \in V$에 대해:$f(\textbf{v}_1) = f(\textbf{v}_2) \Rightarrow \textbf{v}_1 = \textbf{v}_2$$f$ 는 연속 함수(continuous function) 임.$f$의 Inverse function $f^{-1}$:$f(V) \to V$는 $f(V) \subset E$의 부분집합에서 $V$ 로 가는 (부분적인) 함수임: $f$가 injective이지 s..

Kernel Function이란: 고차원으로의 매핑을 명시적으로 하지 않고도, 그 공간에서의 내적 값(innder product)을 직접 계산할 수 있게 해주는 함수 Kernel Function은머신러닝, 특히 SVM(Support Vector Machine) 과 같은 알고리즘에서 중요한 역할을 하는 함수로Similarity를 측정하거나데이터를 고차원 특성 공간으로 매핑하여 비선형 문제를 선형적으로 처리할 수 있는 과정에 핵심적인 역할을 수행함.1. 수학적 정의:Kernel function $K(\textbf{x}, \textbf{y})$는두 데이터 포인트 $\textbf{x}$와 $\textbf{y}$ 사이의 similarity을 측정하는 function.이는 고차원 특성 공간에서의 내적(inner ..

RBF KernelRBF 커널 또는 Gaussian 커널이라고도 불리는 함수머신 러닝에서 Kernel Function으로 널리 사용되는 함수서포트 벡터 머신(SVM), 커널 PCA 등의 알고리즘에서 사용.similarity 계산 및 고차원 feature space에 매핑후 inner product 값을 구하는 등에서 사용됨.similarity metric으로 사용됨 (distnace function은 아님)distance 와 similarity의 차이가 명확하지 않으면 다음 접은 글을 참고더보기https://dsaint31.me/mkdocs_site/DIP/cv2/etc/dip_metrics/#distance-function-or-metric BME228Metrics for Image Quality Im..

cv2.convertScaleAbs()이 함수는 주로 image의 brightness(밝기)와 contrast(대비)를 조절하는데 사용됨.alpha parameter로 contrast를 조절.beta parameter로 brightness를 조절.기본 구문dst = cv2.convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]])src: 입력 이미지 (numpy 배열)dst: 출력 이미지 (선택적)alpha: 스케일 팩터 (기본값 1)beta: 추가할 값 (기본값 0)동작 원리이 함수는 각 픽셀에 대해 다음 연산을 수행:dst(x,y) = saturate( |src(x,y) * alpha + beta| )where,saturate 함수는 결과값을 [0,255]로 제한.주요 특징입력 ..

openCV를 통한 이미지를 다루기 위한 기본 내용 (3) 1. Basic Operationsimage pixel 값에 접근하기: 개별접근과 slicingNumPy의 FancyIndexing이나 mask를 이용한 방식에 대한 이해하고 있는 것이 중요함더보기https://dsaint31.me/mkdocs_site/DIP/cv2/ch01/dip_1_01/#pixel BMEBasic Operations on Images 목표 pixel의 intensity 또는 color vector의 값을 읽거나 수정하기. image의 property들을 확인하기 ROI 설정하기. image를 여러 축으로 나누거나 합치기. OpenCV의 Python Binding에서 기본 데이dsaint31.me 다음은 NumPy 외에 nd..