作者Raaay1916 (漩渦阿廷)
看板Math
標題Norm
時間Sun Oct 2 11:29:42 2022
想請教各位大大
Norm_1
Norm_2
Norm_inf
實際應用在工程上的哪些地方呢?
或是生活中的哪些地方~
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%8C%83%E6%95%B0
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※ 編輯: Raaay1916 (223.139.183.203 臺灣), 10/02/2022 11:30:21
1F:推 arrenwu : L2 norm 就是一般人心中的"距離"10/02 11:54
2F:→ arrenwu : L1 norm 的話 Hamming Distance 是個不錯例子10/02 11:55
4F:→ recorriendo : compressed sensing, sparse coding,... 隨便查就10/02 12:38
5F:→ recorriendo : 一堆吧10/02 12:38
6F:→ Pieteacher : Lasso regression, ridge regression, Bayes risk10/02 14:46
7F:→ Pieteacher : Risk10/02 14:47
8F:推 arrenwu : 或者說,這不就是一種定義而已嗎?10/02 14:47
9F:推 LPH66 : Norm_1 的另一個名字「曼哈頓距離」聽過吧10/02 17:34
10F:→ LPH66 : 這就是在方格狀的格子中從一點走到另一點的「距離」10/02 17:35
11F:→ chocohouse : 原po手機掛掉了 我幫他回一下10/02 19:35
12F:→ chocohouse : 像norm_1就是可以運用在計程車跳表計算距離;但norm10/02 19:35
13F:→ chocohouse : _2算是得到最短距離但實際能用在哪?、norm_inf則可10/02 19:35
14F:→ chocohouse : 以用來表示向量表示成本以及可以找出最貴的成本?10/02 19:35
15F:→ chocohouse : 不知道這樣理解有什麼錯誤的地方嗎~10/02 19:35
※ 編輯: Raaay1916 (223.139.183.203 臺灣), 10/02/2022 19:38:04
16F:推 znmkhxrw : 這些norm都算是距離, 要說最小norm_inf還比norm_2小 10/02 19:47
17F:→ znmkhxrw : 也沒有說對錯的地方, 就只是選擇而已 10/02 19:47
18F:→ znmkhxrw : 像是AI訓練影像模型, 經驗上norm_1影像會比較銳利 10/02 19:47
19F:→ znmkhxrw : norm_2會比較柔和, 然後也可以用x^2跟|x|去解釋這個 10/02 19:48
20F:→ znmkhxrw : 現象, 要舉例的話族繁不及備載... 10/02 19:48
21F:推 wohtp : norm2你根本天天用好唄。不然你炫耀30cm或是40吋I c 10/04 20:23
22F:→ wohtp : up的時候是在說什麼? 10/04 20:23