Douglas' Space

객체를 분류하거나 단어를 분류하거나, 또는 객체를 인식하거나 얼굴을 인식하거나 하는 많은 딥러닝 모델은 입력되는 객체들의 유사성과 차이점을 구분하는 능력이 필요합니다. 인공지능 분야에서 이러한 객체들 간의 유사성과 차이점을 거리(distance)라는 개념으로 추상화합니다. 즉 객체간의 유사성이 있다면 거리가 가깝고, 차이가 많다면 거리가 멀다고 할 수 있습니다. 이 거리를 "거리를 계산하는 함수(distance function)"의 개념으로 metric이라고 정의합니다. 즉 거리 함수는 두점을 입력으로 받아 두 점간의 거리를 계산해 주는 함수입니다. 우리가 일반적으로 알고 있는 거리함수는 유클리디안거리나 벡터의 내적거리입니다. 이외에도 맨하탄거리, 코사인거리 등이 존재합니다. 그리고 거리의 가까운 정도의..