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딥러닝에서 유클리디안 거리란? 벡터 유사도 계산의 핵심 개념 정리 딥러닝에서 ‘벡터의 거리’를 계산하는 건 생각보다 자주 사용됩니다. 특히 특징 벡터(feature vector)나 임베딩(embedding) 간 유사도를 판단할 때 가장 널리 쓰이는 방법이 바로 유클리디안 거리(Euclidean Distance)입니다.이번 글에서는 유클리디안 거리란 무엇인지, 수학적 정의는 어떤지, 그리고 딥러닝에서는 어디에 쓰이는지를 예제와 함께 알아보겠습니다.📚 목차1. 유클리디안 거리란?2. 수학적 정의와 계산 공식3. 딥러닝에서의 활용 사례4. 유클리디안 거리 vs 코사인 유사도5. 마무리 요약1. 유클리디안 거리란?유클리디안 거리(Euclidean Distance)는 우리가 **일상에서 사용하는 직선 거리(두 점 사이의 거리)**를 말합니다. 즉, 2차원 평면에서는 두 점 사.. 2025. 4. 13.

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