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원심분리기 벡터 원리
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.
원심분리기 벡터 원리에 대해 설명해 드리겠습니다.
원심분리기 벡터 원리는 상품을 비교하기 위해 벡터들 간의 거리로 인간이 감지하는 유사성을 표현하는 것을 목표로 합니다. 이 방법은 전통적인 히스토그램 벡터화 방식과는 다르게 심층 신경망(DNN)을 활용한 딥 임베딩 벡터를 사용합니다. 히스토그램 방식과의 큰 차이는 DNN을 사용하여 벡터를 특정 태스크나 데이터 세트에 최적화할 수 있고, 성능을 크게 개선할 수 있다는 점입니다. 따라서 임베딩 벡터는 다양한 도메인에서 유클리드 메트릭 공간으로의 매핑을 통해 벡터들 간의 관계를 더 잘 이해하고 표현할 수 있습니다.
열심히 읽고 답변했어요!
