l2 norm

L1 Norm, L2 Norm, Squared L2 Norm, Infinity Norm 한 번에 정리하기 : Numpy, TensorFlow, PyTorch 에서 사용하기

L1 NormL1 Norm은 벡터의 각 성분의 절대값의 합으로 정의된다. $\| \mathbf{x} \|_1 = \sum_{i=1}^{n} |x_i|$ 예를 들어 $[10,-3,2]$의 L1 Norm은 15이다. 장점L1 Norm은 0과 0이 아닌 값 사이의 차이를 직관적으로 나타낸다. 벡터의 각 성분이 조금이라도 0에서 멀어지면 L1 Norm 값도 바로 변화하기 때문이다. L2 NormL2 Norm은 벡터의 각 원소의 제곱의 합의 제곱근으로 정의된다. 유클리드 거리라고도 불리며, 다음과 같은 수식으로 표현된다. $\| \mathbf{x} \|_2 = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} x_i^2}$ 예를 들어 $[3,4]$의 L2 Norm은 5이다. 장점벡터의 실제 물리적 길이를 나타내므로 직관적이다..

L2 Norm과 Unit Vector 알아보기 : Numpy, TensorFlow, PyTorch의 Norm 연산과 Unit Vector

Vector와 L2 NormVector는 크기와 방향을 표현하는 데이터이다. 예를 들어 $[3,4]$ 라는 Vector가 있다면 이 값은 $[0,0]$을 기준으로 가로 방향으로 3만큼 세로 방향으로 4만큼 이동한 것을 나타낸다. 이러한 Vector 값의 크기값만을 수치화 하기 위한 것이 바로 Norm이며, Norm에는 L1 Norm, L2 Norm, Maximum Norm 등의 종류가 있다. 하지만, 가장 많이 사용되는 Norm은 L2 Norm이며 L2 Norm은 다음과 같은 수식으로 표현된다. $\| \mathbf{x} \|_2 = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} x_i^2}$ L2 Norm을 사용해 Vector의 크기 값만을 계산하는 것은 어렵지 않다. 단순히 각 인자를 제곱해 더한 후 마지막에..