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phsun102.tistory.com 개발일기 기초 수학 - 선형대수학 Tensor, Vector, Norm 텐서 데이터 스칼라(Scalar): 0차원의 텐서를 스칼라라 부른다. 0차원이란 [1, 2, 3]과 같이 배열 안에 들어있지 않는 경우를 의미한다. 1차원은 [1, 2, 3], 2차원은 [[1, 2], [3, 4]]와 같이 이루어져 있다. 즉 스칼라는 0차원의 숫자 상수를 나타낸다. 1, 2, 3 과 같이 개별로 존재하는 상수를 의미한다. 벡터(Vector): 1차원 텐서를 벡터라 칭한다. 쉽게 생각하면 1차원 배열이다. 행렬(Matrix): 2차원 텐서를 행렬이라 한다. 쉽게 생각하면 2차원 배열이다. 3-Tensor: 3차원 텐서를 나타낸다 텐서 생성(Pytorch) import torch torch_tensor = torch.tensor(25) # 텐서 생성 print(torch_tensor, torch_tensor.dtype) # 정수형으로 입력하면 기본 int64로 타입이 지정됨 print(torch_tensor.shape) # 텐서 크기 torch_f_tensor = torch.tensor(25, dtype=torch.float16) # dtype으로 스칼라의 타입 지정 가능 print(torch_f_tensor) torch_vector = torch.tensor([1, 2]) # 텐서 생성(Tensorflow) import tensorflow as tf tf_scalar = tf.Variable(10) # 스칼라 생성 print(tf_scalar) print(tf_scalar.dtype) # dtype 출력 print(tf_scalar.shape) # shape 출력 tf_vector = tf.Variable([10, 20], dtype=tf.float64) # 벡터 생성 print(tf_vector) """ <tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=int32, numpy=10> <dtype: 'int 전치(Transpose) 전치란 행열 요소 위치를 바꿔주는걸 의미한다. import numpy as np x = np.arange(8).reshape(2, 4) # 행렬 전치 print(x) print(x.T, '\n') y = np.arange(4) # 벡터 전치 print(y) # 행벡터 print(y.T) # 열벡터 """ [[0 1 2 3] [4 5 6 7]] [[0 4] [1 5] [2 6] [3 7]] [0 1 2 3] [0 1 2 3] """ T: 전치를 하려면 변수명 뒤에 T를 써주면 전치가 된다. 파이토치와 텐서플로우도 동 Norm 노름은 벡터의 크기를 나타내는 것으로 크게는 L1노름, L2노름이 존재하는데 주로 사용되는 노름은 L2노름이다. P벡터 (p1, p2)와 Q벡터 (q1, q2) 사이의 벡터 크기를 L2노름이라 하며 Q벡터와 P벡터 각 요소의 차이를 제곱하여 제곱근에 넣으면 L2노름이 된다. 각 요소의 차이를 구하는 이유는 두 지점간의 거리를 구하기 위함이다. 피타고라스 정의를 바탕으로 $ a^2 + b^2 = c^2 $ 이 두 지점간의 거리이다.(가로 제곱 + 세로 제곱 = 대각선 제곱) 수학 수식으로 보면 $ ||\mathbf{x}||_2 = Vector Unit Vector: 벡터의 크기가 1인 벡터를 단위 벡터라 한다. 단위 벡터가 아닌 벡터를 단위 벡터로 만드려면 벡터의 크기로 각 요소를 나누면 된다. 쉽게 말하면 L2노름이 1이 되야한다. # Unit Vector import numpy as np x = np.array([3, 4]) x_norm = np.linalg.norm(x, ord=2) # L2 Norm print("L2 Norm: ", x_norm) unit_vector = np.divide(x, x_norm) # 벡터 크기로 나눠 단위 벡터 생성 unit_vec 4 Unit Vector: 벡터의 크기가 1인 벡터를 단위 벡터라 한다. 단위 벡터가 아닌 벡터를 단위 벡터로 만드려면 벡터의 크기로 각 요소를 나누면 된다. 쉽게 말하면 L2노름이 1이 되야한다. # Unit Vector import numpy as np x = np.array([3, 4]) x_norm = np.linalg.norm(x, ord=2) # L2 Norm print("L2 Norm: ", x_norm) unit_vector = np.divide(x, x_norm) # 벡터 크기로 나눠 단위 벡터 생성 unit_vec 기초 수학 2024.03.23 블로그 검색 더보기 letter-night.tistory.com 밤에 쓰는 편지 [DiffusionAD] Norm-guided One-step Denoising Diffusion for Anomaly Detection 30 anomaly detection model인 Dream과 유사함. 다만 reconstruction sub-network 부분이 기존의 U-Net의 AutoEncoder 형식의 모델을 구현한 것이 아닌, noise-to-norm paradigm, 즉, Diffusion을 사용해서 모델을 구성함. 이 Diffusion model을 이용해서 reconstruction, 즉, denoising된 결과물과 기존 Input과의 차이를... 2024.04.18 DiffusionAD: Norm-guided One-step Denoising Diffusion for Anomaly Detection dongmin-archive.tistory.com Aerospace Engineering and Programming [선형최적제어] System Norm Intro 앞 글에서 vector, matrix, function의 norm에 대해 공부했다. 이번 글에서는 선형 시스템의 norm을 공부한다. System norm은 control law를 설계하기 위한 중요한 조건으로 변환될 수 있으며, System norm을 어떻게 설계하는지에 따라 시스템의 안정성과 최적성을 결정할 수 있다. 그렇기 때문에 system norm에... 제어 놈 행렬 벡터 norm 최적 제어 2024.05.09 bangpro.tistory.com 방프로의 기술 블로그 벡터의 크기와 거리(Norm and Distance) L2 Norm (Euclidean Norm) p = 2일때 Norm을 L2 norm이라 하고 다른 이름으로는 Euclidean Norm이라고도 한다. L2 Distance 원소 별로 차의 제곱을 다 합해주고 이를 마지막에 1/2 제곱하면 즉, 루트로 감싸면 L2 distance이다. 즉, 일반적으로 생각하는 두 점 사이의 거리이다. L1 Norm (Manhattan Norm) p = 1일때 Norm을 L1 Norm이라 하고 다른 이름으로 Manhattan이라 한다. 위 식에서는 각 원소별로 절대값을 씌운 값의 총 합이 L1 Norm이 된다. L1 Distance L1 distance를 구하는 경우 식은 아래와 같다. 두 점사이 각 원소의 차이를 구한 후 절대값을 씌워서 총 합을 구하면 L1 Norm이다. Max Norm(P = $\infty$) p = $\infty$일때 각 좌표중에서 max의 절댓값을 가져온다.$$ ||x||_{\infty} = max(|x_i|) Cosine similarity 마지막으로는 코사인 유사도를 살펴보자. 코사인 유사도는 텍스트 분류, 벡터 검색등 다양한 분야에서 활용된다. https://m.blog.naver.com/sjc02183/221866765335 https://m.blog.naver.com/sjc02183/221866765335 각도에 기반한 유사도 측정 방식으로 방향이 같으면 유사도가 높다고 판단한다. L1 Loss vs L2 Loss L1 norm과 L2 norm을 이용해서 Loss Function을 구성한 것이다. Target Label : y 이고 Output vector : f(x)일때 Error : y - f(x)이고 Loss는 error의 크기이다(norm 형태) 따라서, L1-Loss와 L2-Loss를 식으로 나타내면 다음과 같다.L1-Loss$$ L = \sum^n_{i=1} |y_i - f(x_i)| $$L2-Loss$$ L = \sum^n_{i=1} ((y_i - f(x_i))^2 $$ L2-Loss 식에서 루트가 없는 이유는 미분을 용이하게 하 10 p = 2일때 Norm을 L2 norm이라 하고 다른 이름으로는 Euclidean Norm이라고도 한다. 2024.04.14 namu.wiki 노먼(티미의 못말리는 수호천사) - 나무위키 티미의 못말리는 수호천사의 등장인물. 램프의 요정으로, 오랜 세월을 거쳐 사람들의 소원을 들어주다보니 사람들이 자신한테 소원을 비는 패턴을 파악했다. 원판의 이름은 놈이지만 국내에서는 노먼으로 로컬라이징됐다. 나이 50,000세 종족 지니 성우 놈 맥도널드(미국), 임채헌(NICK)(대한민국) 개요 작중 행적 기타 2024.03.06 웹문서 검색 더보기 권세현(체스) - 나무위키 국소체 - 나무위키 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 유재은 인문・교양 분야 크리에이터 끝나는 않는 환상의 세계_<망각의 정원> - _ by 미하엘 엔데 : #망각 #판타지 4 소피헨(Sophiechen)은 이름에 담긴 그리스어의 의미처럼 지혜롭고 작은 소녀입니다. 그 아이는 모든 것이 획일화된 '노름' 시에서 살고 있는데, 'Norm'은 독일어로 '규격, 규범'의 뜻을 지니고 있어요. '꿈꾸는 것이 금지' 된 노름 시의 거리나 집들은 달걀판에 들어있는 달걀처럼 똑같았고, 그곳에서 살아가는 사람들... 망각 현재 판타지 2024.02.21 브런치스토리 검색 더보기 letter-night.tistory.com 밤에 쓰는 편지 DiffusionAD: Norm-guided One-step Denoising Diffusion for Anomaly Detection Abstract Anomaly detection has garnered extensive applications in real industrial manufacturing due to its remarkable effectiveness and efficiency. However, previous generative-based models have been limited by suboptimal reconstruction quality, hampering their overall performance. We introduce DiffusionAD, 1. Introduction Similar to how human perception and visual systems work, anomaly detection involves identifying and locating anomalies with little to no prior knowledge about them. Over the past decades, anomaly detection has been a mission-critical task and a spotlight in the computer vision community due to its w 2. Related Work Anomaly Detection. Modern methods for anomaly detection encompass two main paradigms: feature embedding-based approaches and generative model-based approaches. Methods based on feature embeddings typically extract features of normal samples through a model pre-trained on ImageNet and then perform an 3. Preliminaries Denoising diffusion models. A family of generative models called denoising diffusion models are inspired by equilibrium thermodynamics. In particular, a diffusion probabilistic model specifies a forward diffusion phase in which the input data are progressively perturbed by adding Gaussian noise over 4. Methodology 4.1 Architecture Our proposed novel generative model-based framework consists of two components: a reconstruction sub-network and a segmentation sub-network, as shown in Fig. 3. With the proposed anomaly generation strategies (Sec. 4.4), We define x0 as the input image that is either normal (y = 0) 5. Experiments 5.1. Experimental Details Datasets. To assess the efficacy and generalizability of our approach, we conduct experiments on four diverse unsupervised datasets including MVTec, VisA, DAGM, and MPDD. These datasets contain samples of many different types of surface defects, such as scratches, cracks, h 6. Conclusion In this paper, we present DiffusionAD, a novel anomaly detection pipeline consisting of a reconstruction sub-network and a segmentation sub-network. Firstly, we redefine the reconstruction process using a diffusion model, adopting the noise-to-norm paradigm where anomalous regions are perturbed by G 25 In this paper, we present DiffusionAD, a novel anomaly detection pipeline consisting of a reconstruction sub-network and a segmentation sub-network. Firstly, we redefine the reconstruction process using a diffusion model, adopting the noise-to-norm paradigm where anomalous regions are perturbed by G 2024.04.16 티스토리 검색 더보기 story.kakao.com 까사리빙 까사리빙 - 카카오스토리 3 올린 소피 드리스의 세션을 시작으로 코펜하겐 갤러리 타블루(Tableau), 덴마크의 스튜디오 놈 아키텍츠(Norm Architects)가 말하는 구애받지 않는 좋은 디자인을 포함한 글로벌 디자인 트렌드를 알아봅니다... 2023.11.03 카카오스토리 검색 더보기 인문・교양 크리에이터 보기
서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 Norm 저자 Sylvia Laing 출간 2019.5.21. 도서 17,280원 Norm (mathematics) 저자 Surhone Lam... 출간 2013.12.20. 도서 78,240원 of Corporate Social Responsibility : The Rise of a Global Business Norm 저자 Muhle Ursula 출간 2021.1.1. 도서 72,570원 자로 재는 아이 저자 실비아 리앙 출간 2020.1.13. 도서 10,800원 Group norm change as an effect of type of norm development and group... 출간 1996.10.1. Group norm change as an effect of type of norm development and group... 출간 2011.1.1. IEEE-Norm 저자 Gruppe Bche... 출간 2021.1.1. Norm-Struggles 저자 Martinsson ... 출간 2010.5.1. 도서 81,470원 Norm Chronicles 저자 PROFILE BOOKS 출간 2013.11.15. 도서 21,690원 Nature and Norm 저자 Rashkover R... 출간 2020.12.15. 도서 169,210원 더보기 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
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