[MATLAB] 1-2 신호의 에너지와 전력 계산하기
수치 적분 함수1. integral예제f = @(x) x.^2; % 적분할 함수Q = integral(f, 0, 1); % 구간 [0, 1]에서 적분disp(Q); % 결과 출력, 1/3 ≈ 0.3333 혹은 피적분 함수가 같은 경로내 다른 m파일에 정의된 경우에는 다음과 같이 사용한다.Q = integral(@new_f, 0, 1); % 구간 [0, 1]에서 적분disp(Q); % 결과 출력, 1/3 ≈ 0.3333 함수 핸들을 입력으로 받아 적응형 방법으로 수치적분을 수행복잡한 함수, 무한 구간, 특이점이 있는 함수에도 적합다양한 옵션 제공정밀한 계산을 위해 사용 2. trapz예제t = 0:0.01:1; % 시간 벡터y = t.^2; % y 값 벡터Q = trapz(t, y); % 사다리꼴 법을 사..
Bicubic Interpolation
이 보간법은 $(x, y)|0 \le x \le 1, 0 \le y \le 1$로 정의되는 $D$의 임의의 점 $x, y$로 부터 16개의 점의 값을 보간하는 방법이다. 보간 곡면 $f(x, y)$는 다음과 같이 $x, y$의 3차 함수로 정의된다. $f(x, y) = \sum_{i=0}^3 \sum_{j=0}^3 a_{ij} x^i y^j$ 보간하는 점이 16개인 이유는 위의 수식에서 미지수가 $a_{00}$ ~ $a_{33}$으로 16개이기 때문이다. 미지수가 16개이기 때문에 자명한 해를 구하기 위해서는 16개의 관계식이 필요하다. 따라서 계수를 추정하기 위해 $D$의 4개의 코너에 대한 함수값, x에 대한 편미분, y에 대한 편미분, 그리고 x, y에 대한 편미분을 사용한다. 먼저 4개의 코너에 ..
[PyTorch] LayerNorm
레이어 정규화는 색칠되어 있는 값을 가지고 평균과 분산을 계산해 정규화를 수행하는 방법이다. N, C, H, W shape을 가진 4차원 입력에 대해 위의 그림과 동일하게 LayerNorm을 적용하는 방식은 다음과 같다.import torchimport torch.nn as nnN, C, H, W = 10, 3, 32, 32normalized_shape = [C, H, W]x = torch.randn(N, C, H, W)layer_norm = nn.LayerNorm(normalized_shape=normalized_shape)x_norm = layer_norm(x) LayerNorm은 D차원의 normalized_shape을 입력으로 받아 입력의 마지막 D차원에 대해 평균과 분산을 계산해 정규화를 수행..
