L0 Norm, L1 Norm, L2 Norm & L-Infinity Norm

author
2 minutes, 16 seconds Read

A vektorok nagyságának mérésére különböző módszerek léteznek, íme a leggyakoribbak:

L0 Norm:

Ez valójában nem norma. (Hogy egy normának milyen feltételeknek kell megfelelnie, lásd itt). Megfelel a nem nulla elemek teljes számának egy vektorban.

Például a (0,0) és (0,2) vektorok L0 normája 1, mert csak egy nem nulla elemük van.

Az L0 normára jó gyakorlati példát ad Nishant Shukla, amikor két vektorral (felhasználónév és jelszó) rendelkezik. Ha a vektorok L0 normája egyenlő 0-val, akkor a bejelentkezés sikeres. Ellenkező esetben, ha az L0 norma 1, az azt jelenti, hogy vagy a felhasználónév vagy a jelszó hibás, de nem mindkettő. És végül, ha az L0 norma 2, az azt jelenti, hogy mind a felhasználónév, mind a jelszó hibás.

L1 norma:

Az úgynevezett Manhattan-távolság vagy taxinorma. Az L1 norma a térben lévő vektorok nagyságainak összege. A vektorok közötti távolság mérésének legtermészetesebb módja, vagyis a vektorok összetevőinek abszolút különbségének összege. Ebben a normában a vektor minden összetevője egyenlő súlyú.

Ha például az X = :

Az L1 norma kiszámítása

Amint az ábrán is látható, az L1 norma az a távolság, amelyet a kiindulási pont (0,0) és a célállomás (3,4) között kell megtenni, oly módon, hogy hasonlít ahhoz, ahogyan egy taxi közlekedik a városrészek között, hogy elérje a célállomást.

L2 norma:

A legnépszerűbb norma, amelyet euklideszi normának is neveznek. Ez a legrövidebb távolság egyik pontból a másikba.

Azt a példát használva, az L2 norma kiszámítása

Amint a grafikonon is látható, az L2 norma a legegyenesebb út.

Az L2 normánál egy szempontot kell figyelembe venni, mégpedig azt, hogy a vektor minden egyes összetevője négyzetre kerül, és ez azt jelenti, hogy a kiugró értékek nagyobb súlyt kapnak, így ez torzíthatja az eredményeket.

L-infinity norm:

A vektor egyes elemei közül a legnagyobb nagyságot adja meg.

Ha az X= vektor, akkor az L-infinity norma 6.

Az L-infinity normában csak a legnagyobb elemnek van hatása. Így például, ha a vektorunk egy épület építésének költségét reprezentálja, az L-infinitási norma minimalizálásával a legdrágább épület költségét csökkentjük.

Similar Posts

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.