<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Trajectory on 3rd layer</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/tags/trajectory/</link><description>Recent content in Trajectory on 3rd layer</description><generator>Hugo -- 0.157.0</generator><language>ko-KR</language><lastBuildDate>Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://3rdlayer.uk/ko/tags/trajectory/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Trajectory ML 09: 상태가 다음에 움직일 방향을 학습하기</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-09-velocity/</link><pubDate>Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-09-velocity/</guid><description>관측 쌍으로 벡터장을 추정하고, 한 단계 예측과 전체 경로 전개의 차이를 검증한다.</description></item><item><title>Trajectory ML 10: Optimal Transport로 집단의 이동 찾기</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-10-transport/</link><pubDate>Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-10-transport/</guid><description>주변분포 제약을 만족하는 집단 간 수송을 계산하고, 개체 추적과의 차이 및 Sinkhorn 정규화의 역할을 이해한다.</description></item><item><title>Trajectory ML 11: 연속 동역학과 Flow Matching</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-11-continuous/</link><pubDate>Sun, 27 Sep 2026 09:00:00 +0900</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/trajectory-ml-11-continuous/</guid><description>Neural ODE와 SDE, Flow Matching을 연결하면서 생성 경로와 실제 시간 동역학을 구분한다.</description></item></channel></rss>