양의 정부호 행렬 위에서의 리만 서브 매니폴드 프레임워크를 이용한 로그 유클리디안 메트릭 러닝 장치 및 방법

초록

본 발명은 양의 정부호 행렬(SPD matrix)의 노말 좌표계(Normal coordinate)위에서 선형변환을 하여 비선형적인 제약을 제거하여 훈련시에 속도와 정확도를 향상시킬 수 있도록 한 양의 정부호 행렬 위에서의 리만 서브 매니폴드 프레임워크를 이용한 로그 유클리디안 메트릭 러닝 장치 및 방법에 관한 것으로,SPD(Symmetric Positive Definite) 행렬로 표현된 데이터를 탄젠트 공간(tangent space)에 맵핑을 하는 탄젠트 공간 맵핑부;탄젠트 공간 맵핑부에서 맵핑된 점들을 유클리디안 점(Euclidean point)(RD)로 표현하는 유클리디안 포인트 처리부;파라미터 W를 통하여 (RK)인 서브공간(subspace)으로 맵핑을 하는 서브공간 맵핑부;Expm(matrix exponential)을 통하여 탄젠트 공간(Tangent space)에서 SPD(n)으로 다시 재맵핑을 하여, 목적함수(objective function)를 이용하여 같은 클래스의 점들은 거리를 줄이고, 다른 클래스의 점들은 거리를 늘려 메트릭 러닝을 하는 재맵핑부;를 포함하는 것이다.