pbj0812의 코딩 일기

0. 목표 - PYTHON 으로 norm 구현하기 1. 실습 1) L1 norm (0) 이론 (1) library 호출 import numpy as np (2) 데이터 생성 data = np.array([-2, 3]) (3) L1 계산 모듈 구현 # inp 은 array 형태 def L1(inp): result = sum(abs(inp)) return result (4) 테스트 - 결과 : 5 print(L1(data)) 2) L2 norm (0) 이론 (1) L2 계산 모듈 구현 # inp 은 array 형태 def L2(inp): result = 0 for i in inp: result += i ** 2 return np.sqrt(result) (2) 테스트 - 결과 : 3.60555127546398..

컴퓨터는 고양이를 어떻게 고양이라고 인식할까...?? 컴퓨터는 아래 사진과 같이 숫자로 고양이를 인식한다. 0부터 255의 숫자로 색을 인식하고 색은 RGB 이므로... 사진 크기가 800*600이라고 하면 전체 배열의 크기는 800*600*3이다. 이렇게 고양이를 인식하게 되면 문제가 발생하게 되는데, 먼저 고양이가 조금만 움직여도 고양이가 아니게 된다. 그리고 명암에 따라서도 숫자가 바뀌기 때문에 안되고.. 고양이의 포즈에 따라서도 바뀌고... 다른 배경에 있다던지, 고양이의 일부만 나왔을 때에도 인식을 하지 못한다. 물론, 고양이 털색깔이 바뀌어도 마찬가지이다. 그래서 또 사람들이 여러 실험을 진행하였다. 먼저 강한 선만 따서 고양이를 인식시켜 보려 했으나, 다른 노이즈도 포함이 되고 인식이 힘들다..