0. 들어가기에 앞서본 게시글은 쿨백-라이블러 발산(Kullback–Leibler divergence, KLD)에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 최대한 간략하게 작성한 글입니다.더욱 자세한 내용을 알고싶다면, 아래의 참고 링크 부분의 링크를 참고 바랍니다. 1. 배경 지식아무래도 수학적인 내용이기 때문에, 잘 설명되어있는 블로그 링크로 대체하였음1.1. 엔트로피 초보를 위한 정보이론 안내서 - Entropy란 무엇일까딥러닝을 공부하다 보면 KL-divergence, cross-entropy 등에서 entropy라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 이번 글을 통해서 정보이론의 아버지라 불리는 Shannon이 주창한 기초 개념인 entropy를 정리해봅니다.hyunw.kim 정보 엔트로피(information e..

0. 들어가기에 앞서 본 게시글은 복잡한 수학 내용 대신, 개념적으로 가볍게 bi-partite matching이 무엇인지 알아보기 위해 작성한 글입니다. 더욱 자세한 내용을 알고싶다면, 아래의 참고 링크 부분의 링크를 참고 바랍니다. 1. 개념 모든 경로의 용량이 1이면서, 양쪽 정점이 서로 다른 그룹에 속하는 그래프를 이분 그래프라 함 이분 그래프에서 A, B그룹이 있을 때, A에서 각 원소가 B에서 서로 다른 각 원소와 연결 되는 것을 이분 매칭이라 함 참고 자료 https://www.crocus.co.kr/499

0. 들어가기에 앞서 본 게시글은 Extended Kalman Filter에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 최대한 간략하게 작성한 글입니다. 더욱 자세한 내용을 알고싶다면, 아래의 참고 링크 부분의 링크를 참고 바랍니다. 1. 배경 지식 Kalman Filter Kalman Filter 0. 들어가기에 앞서 본 게시글은 Kalman Filter에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 최대한 간략하게 작성한 글입니다. 더욱 자세한 내용을 알고싶다면, 아래의 참고 링크 부분의 링크를 참고 바랍니다. 1. alstn59v.tistory.com 2. 개념 줄여서 EKF라고 부름 non-linear state space를 handling하기 위해 vanilla kalman filter에 비선형 개념을 접목 비선형 함수 \(..

1. Rigid Motion; 강체운동물체 안의 임의의 두 점 사이의 거리가 변화하지 않은 채 이동이나 회전 따위의 변화를 하는 일 2. Non-Rigid Motion; 비강체운동rigid motion과 반대로, 물체 안의 임의의 두 점 사이의 거리가 변화하는 이동이나 회전 따위의 변화를 하는 일 참고 링크https://en.dict.naver.com/#/entry/enko/eb6080546530422899cbc3e887060ce2https://terms.naver.com/entry.naver?docId=3405391&cid=47324&categoryId=47324

1. 개념과거의 모든 기간을 계산대상으로 하며, 최근의 데이터에 더 높은 가중치를 두는 일종의 가중이동평균법  2. 계산 방법\( x_{k}=\alpha p_{k}+(1-\alpha)x_{k-1} \text{ where } \alpha=\frac{2}{N+1} \)\( \alpha \)는 가중치, \( p_{k} \)는 \( k \)시점의 데이터 값, \( x_{k} \)는 지수이동평균값 참고 링크https://blog.naver.com/geojerich/222160083790https://blog.naver.com/gracekang7/221232491635

1. 개념 확률 분포 속의 거리 아래 그림에서 점 A가 평균과 표준편차로 표현될 때, 표준편차의 크기를 이용해 거리 산정 즉, 평균과의 거리가 표준편차의 몇 배인지 나타냄 2. 계산 방법 \( D^{2}=(x-m)^{T}C^{-1}(x-m) \) \( D \) is distance, \( m \) is mean, \( C \) is covariance matrix 참고 링크 https://blog.naver.com/tlaja/220722933381

1. Interpolation ; 보간법, 내삽법 두 지점 사이의 값을 예측하는 것 2. Extrapolation ; 보외법, 외삽법 두 지점 밖의 값을 예측하는 것 3. 비교 그림 참고 링크 https://x-engineer.org/linear-interpolation-extrapolation-calculator https://en.wikipedia.org/wiki/Interpolation https://en.wikipedia.org/wiki/Extrapolation

0. 들어가기에 앞서 본 게시글은 Kalman Filter에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 최대한 간략하게 작성한 글입니다. 더욱 자세한 내용을 알고싶다면, 아래의 참고 링크 부분의 링크를 참고 바랍니다. 1. 개념 noise가 존재하는 센서 측정값으로부터, noise가 제거된 정확한 값을 확률적으로 추정하는 방법 예측한 값과 실제 측정값을 이용하여 더 잘 추측하기 위해 상태를 업데이트 predict와 update(correct) 과정을 반복 matrix 기반의 연산으로, 실행속도가 빠름 object의 정보(위치, 속도 등)로 데이터를 처리 2. 계산 방법 보통 인터넷에 검색을 해보면 아래 그림을 보여주면서, 수식에 겁을 먹어 이해를 포기하게 만든다. 그러나 여러 링크를 통해 공부하고 보기좋게 직접 정리한..