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.