向量的点乘:a * b公式：a * b = |a| * |b| * cosθ点乘又叫向量的内积、数量积，是一个向量和它在另一个向量上的投影的长度的乘积；是标量。点乘反映着两个向量的“相似度”，两个向量越“相似”，它们的点乘越大。向量的叉乘：a ∧ ba ∧ b = |a| * |b| * sinθ向
一、余弦相似度简介余弦相似度（又称为余弦相似性）：是通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似；余弦值接近于0，夹角趋于90度，表明两个向量越不相似。 那
向量的相似度计算常用方法相似度的计算简介 关于相似度的计算，现有的几种基本方法都是基于向量（Vector）的，其实也就是计算两个向量的距离，距离越近相似度越大。在推荐的场景中，在用户-物品偏好的二维矩阵中，我们可以将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度，或者将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度。下面我们详细介绍几种常用的相似度计
方差公式：Var = E[(X-μ)²] = E[X²-2Xμ+μ²] = E(X²)-2μ²+μ² = E(X²)-μ² (*)最后推出方差就是平方的均值减去 均值的平方皮尔逊相关系数①协方差就是看两个变量是否正负相关，也就是数值上变化是否同或反向；②相关系数直接衡量的就是线性相关关系，取值就在+-1之间，体现的含义是X和Y多大程度在一条斜率存在且不为0的直线上；距离向量余弦距离，也称为余弦相似
SimBert前言原理mask矩阵实现及运算 前言SimBert是由苏剑林开发的模型，基于UniLM思路做成的，具体可以参考：https://kexue.fm/archives/7427SimBert可以做相似句生成&句子相似度判断 比如生成句子： gen_synonyms(“我和吴彦祖比谁更帅”)['我和吴彦祖比谁更帅？',
'我和吴彦祖比较谁更帅',
'我和吴彦祖比谁更帅一些
相似性用来衡量两个变量的相似程度。对于两个样本x(i),x(j)之间的相似性度量至少应满足以下要求：1)应为非负值；2)样本本身的相似性度量最大；3)度量应满足对称性常用的相似性度量可以分为距离函数和和系数函数两类。对于如何选择，可以参考以下几点：所选的相似性尺度在实际应用中应有明确的意义；根据原始的数据性质选择适当的变换方法，在根据不同的变换方法选择不同的距离或者相似系数；适当考虑计算量的大小。
文章目录Faiss 简介距离度量在 Sophon TPU 上的接口实现Sophon TPUindexflat 实现indexPQ 实现 ===========================================Faiss 简介Faiss 库是 Facebook 开发的一个用于稠密向量相似性搜索和聚类的库，该库包含有诸多向量相似性搜索的算法。向量相似性搜索是将一个向量与底库中的向量集合
目录一、距离度量1.欧几里得距离2.明可夫斯基距离3. 曼哈顿距离4.切比雪夫距离5.汉明距离（hamming distance）二、相似度度量1.余弦相似度2.皮尔森相似系数3.Jaccard相似系数三、工程实现1.Faiss2.vearch3.NSW和HNSW4.KD Tree、Ball Tree5.jira6.Proxima7.milvus
目的：将数据集输入BERT，直接获取句子向量做后续训练数据集格式：一句话一行（已过滤掉各种符号）目录一、利用BertServer二、保存bert得到的句子向量-tensorflow基于estimator版一、利用BertServer环境：python3.6 + tensorflow1.14 我的数据保存：1. 安装BertServer：pip install bert-serving-c
这两者计算的都是文档和文本之间的相似度，如果是两个短文本貌似也可以。1、TF-IDF = TF * IDF 假设文本是“我怎么这么帅气”，4个词，第一个词“我”， 文档1中一共有10个词，“我”有2次，这个词的词频都是2，这就是TF 第一个词“我”，在所有文档中，有“我”这个词的文档数是m，文档总数是n，则IDF =
**文本处理** 深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值张量的过程。它有多种实现方法。 将文本分解而成的单元（单词、字符或 n-gram）叫作标记（token），将文本分解成标记的过程叫作分（tokenization）。所有文本向量化过程都是应用某种分词方案，然后将数值向量与生成的标记相关联。将向量与标记相关联的方法有很多种。
1.把我们要获取词向量的句子进行分词处理，再根据模型中的vocab.txt获取每个词的对应的索引。token初始化tokenized_text = tokenizer.tokenize(marked_text)
print (tokenized_text)
['[CLS]', 'after', 'stealing', 'money', 'from', 'the', 'bank', 'vault
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2023-07-05 17:28:09
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PyTorch学习记录——PyTorch进阶训练技巧1.自定义损失函数1.1 以函数的方式定义损失函数1.2 以类的方式定义损失函数1.3 比较与思考2.动态调整学习率2.1 官方提供的scheduler API2.2 自定义scheduler2.3 问题3.模型微调3.1 模型微调流程3.2 Pytorch中已有模型结构及预训练参数的复用3.3 Pytorch中模型微调的实现3.3.1 固定微
加载数据并生成batch数据数据预处理构建神经网络Tensor和Variable定义loss自动求导优化器更新参数训练神经网络参数_定义参数_初始化如何在训练时固定一些层？绘制loss和accuracy曲线torch.nn.Container和torch.nn.Module各层参数及激活值的可视化保存训练好的模型如何加载预训练模型如何使用cuda进行训练读取数据生成并构建Dataset子类假
余弦相似度公式及推导案例 文章目录余弦相似度公式及推导案例定义公式推导案例 定义余弦相似度通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1；并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时
物料在从手工工作到计算化的第一步也是最基础的，只有有了物料编码，BOM，图纸，MRP等一切才能玩的转。而在大部分企业都会造成物料很多，很乱的感觉。甚至，出现过企业为了省事，把采购件一股脑地丢进系统里，并且冠以“这样不用二次录入”的效率为先的应用“楷模”。 物料本身有着很多的属性，包括品牌，尺寸，颜色，用途，供应方式，计量单位，
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8. 汉明距
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2023-08-20 14:43:22
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2013年数学建模拼接问题论文g(x,y)当g x,y 0时，图片为左边碎图片。2122边缘特征点的检测与配准，详细研究了基于边缘轮廓提取特征点和利用提取的特征点进行配准。特征点提取是基于边缘特征点图像配准方法的关键，相似性度量。相似性度量是指用哪种方法来确定待配准特征之间的相似性。它是以某种距离函数或代价函数的形式出现的。相似性度量与特征空间是紧密相连的，因为相似性度量是利用特征提取的信息，特征
## Java 向量相似度的实现
### 1. 整体流程
通过以下步骤实现 Java 向量相似度：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建两个向量 |
| 2 | 标准化向量 |
| 3 | 计算向量的点积 |
| 4 | 计算向量的模 |
| 5 | 计算相似度 |
### 2. 详细步骤及代码实现
#### 步骤1：创建两个向量
首先，我们需要创建两个
# PyTorch Hugging Bert编码
在自然语言处理领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种非常流行的预训练模型，它在多个NLP任务上取得了很好的效果。PyTorch Hugging Face提供了一个方便的工具库，可以轻松地使用BERT模型进行文本编码。
## BERT简介
BERT是
