相似矩阵定义特征值的一个重要应用是，他能将A进行对角化，得到：Λ=S−1AS
Λ=S−1AS（假如存在S逆的话）。如果我们将S替换为一般的矩阵M（存在逆矩阵），得到：B=M−1AM
B=M−1AM，我们说B与A相似（当然A与B也相似，相似是相互的）。当然，A与Λ是相似的。相似矩阵的特征值相同为什么要讨论相似矩阵？因为我们要带出一个重要结论：相似矩阵的特征值相同（但特征向量不同，见下
# 使用PyTorch实现余弦相似性
余弦相似性是评估两个非零向量在一定空间中相似度的常用指标。它计算的是两个向量的夹角余弦值，值域在-1到1之间。值越接近1，表示两个向量越相似。在机器学习和自然语言处理任务中，余弦相似性被广泛应用于文本相似度计算、推荐系统等领域。
在本文中，我们将通过以下几个步骤使用PyTorch实现余弦相似性。
## 流程步骤
以下是实现余弦相似性的主要步骤：
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原创
2024-09-14 04:42:17
91阅读
传统全参考图像质量衡量标准FSIM（feature similarity）ssim一经提出引来了很多人的研究，并在其上进行一系列的变种，其中一种比较成功的变种是FSIM，该算法认为一张图片中的所有像素并非具有相同的重要性，比如物体边缘的像素点对于界定物体的结构肯定比其他背景区域的像素点更为重要；另外一种重要的评价指标VIF尽管在不同的子带上具有不同的权重，但是在具体的某一子带上参与计算的像素点均具
矩阵相似性度量在机器学习和数据科学中越来越受到重视，尤其是在特征选择、聚类分析和模型评估等任务中。本文将详细记录在 PyTorch 中实现矩阵相似性度量的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及排错指南。
## 环境准备
在开始之前，需要确保安装了相关的前置依赖。
### 前置依赖安装
确保安装以下库：
- PyTorch
- NumPy
- Matplotlib
# 余弦相似性与 PyTorch 实现
在机器学习和数据挖掘领域，衡量不同对象间的相似性是一项重要的任务。余弦相似性是一种流行的相似性度量方法，常用于比较文本、图像或其他高维数据。本文将探讨余弦相似性的原理，并提供一个基于 PyTorch 的实现示例。
## 余弦相似性的原理
余弦相似性主要用于度量两个非零向量在向量空间中的相似度。给定两个向量 \( A \) 和 \( B \)，其余弦相似
原创
2024-10-24 05:07:16
243阅读
在机器学习和深度学习领域，图像质量的损失评估是一项重要任务。PyTorch 中引入的结构相似性损失（Structural Similarity Loss, SSIM）为我们提供了一种评估图像质量的新方法。以下是我们针对“PyTorch 结构相似性loss”的问题的深入探讨，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等内容。
## 版本对比
在分析不同版本的 PyTorch
不断的迭代更新，项目中不可避免的会出现一些重复的代码，这可能是CTRL C + CTRL V造成的，也有可能是因为不同的项目成员重复造轮子造成的。为了保证项目代码的质量，应尽早对项目进行代码重复率的管控。一般的重复代码有一下几类：完全一致的代码或者只修改了空格和评论结构上和句法上一致的代码，例如只是修改了变量名插入和删除了部分代码功能和逻辑上一致的代码，语义上的拷贝在技术上，重复代码检测主要有以下
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2023-11-18 21:39:25
151阅读
Abstract短文本匹配是指使用 NLP 模型预测两个文本的语义相关性，很多领域内都有它的身影，比如：信息检索（information retrieval）、问答系统（question answering system）、对话系统（dialogue system）。本文将回顾近年来基于神经网络的表现较好的一些文本匹配算法。首先会介绍一下 DSSM 模型，它使用神经网络将文本表示为特征向量，然后使
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2023-12-05 20:28:49
85阅读
Solr6.2默认相似性算法检索匹配得分高于5.1版本问题分析注意： 我们之前使用的solr版本是solr5.1，分词器使用的是jcseg1.9.6，后续接触了Solr6.2，分词器使用的是jcseg2.6.0，发现同一个Oracle库的同一套表数据，分别使用solr5.1和solr6.2版本的模板collection配置集做相同的字段配置并成功做索引后，做相同查询，solr6.2检索文档scor
导读在之前的文章图像处理中常用的相似度评估指标中，我们介绍了通过MSE、PSNR、SSIM以及UQI等指标来计算图像之间的相似度。但是，在使用这些算法计算图像相似的时候两张图像的size必须一致，而且这些算法对于图像的旋转、缩放、平移、仿射变换以及光照强度等都是不鲁棒的。这篇文章我们来介绍几个更加鲁棒的图像相似度计算的算法，SIFT、SURF以及ORB三种算法，它们都是基于特征点的提取来计算图像之
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2024-01-28 00:25:36
509阅读
文章目录一 特征值1.1 定义1.2 性质1.3 求法二 正交基2.1 正交分解定理2.2 施密特正交化三 相似矩阵3.1 定义3.2 性质3.3 判断3.4 求法四 特殊矩阵4.1 正交矩阵4.2 实对称矩阵五 对角化理论5.1 定义5.2 性质5.3 判断5.4 求法综合题型求特征值(及向量)性质运用矩阵相似对角化矩阵的幂特征值求矩阵其他 应用：求幂，对角化，二次型，动力系统等等 一 特征
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2024-01-30 22:05:26
224阅读
在进行特征选择的时候我们要衡量特征和我们的目标之间的相似性，有很多的方法可以衡量，下面介绍一些使用filter特征选择方法的时候能够使用的方法，更多的特征选择方法可以参考我的另一个博客特征选择。 filter特征选择方法是：特征选择的过程和模型的训练过程没有直接关系，使用特征本身的信息来进行特征选择。 参考这篇文章给出下图所示的特征度量方法： 1：相
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2023-12-18 15:23:56
287阅读
矩阵已经填满，然后，我们就可以进入协同过滤算法核心部分，计算商品相似性并搜寻目标商品的最近邻居商品集合。（*注）这里是用的sql实现的，C语言方法以后再加。输入：用户－商品评分矩阵R(m,n) 最近邻用户数k, top-N 推荐集项的项目数N.输出： 目标用户u的top-N推荐项集I第一步：建立用户－商品评分矩阵R(m,n).表tmp_yofee_
矩阵树定理 Matrix Tree
矩阵树定理主要用于图的生成树计数。
看到给出图求生成树的这类问题就大概要往这方面想了。
算法会根据图构造出一个特殊的基尔霍夫矩阵\(A\)，接着根据矩阵树定理，用\(A\)计算出生成树个数。
1.无向图的生成树计数
对于给定的可含重边的连通无向图\(G\)，求其生成树的个数。求法如下：
定义度数矩阵\
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2024-01-13 21:40:19
123阅读
前言 最近对pytorch的模型推理（inference）时间产生了兴趣，于是想着写一个小程序来观察一下现象。遂以此文记之。实验配置 主要思路：创建多个不同规格的模型，每个模型只有一个简单的卷积层。以卷积的各种不同参数作为模型的区别。以随机数来生成一批数据，用***[B,C,W,H]***来表示。每个模型进行100次推理，分10批次完成，记录这10批次的时间和平均时间。硬件配置 影响一个模型
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2023-11-10 05:07:04
34阅读
在这篇博文中，我将详细记录如何利用 PyTorch 计算样本之间的相似性，同时探讨相关的备份策略、恢复流程和灾难场景等方面的技术策略，以确保数据的安全性和可恢复性。
备份策略
为确保我们的模型和数据在计算样本相似性时的安全性，我们制定了一项备份策略。这里展示了备份的周期计划，用甘特图进行可视化。
```mermaid
gantt
title 备份策略
dateFormat
作者 | 周俊贤 整理 | NewBeeNLP上一篇文章，讨论了语义匹配的语义场景，NLP 语义匹配：业务场景、数据集及比赛这篇跟大家讨论相关的技术，主要包括BERT-avg、BERT-Whitening、SBERT、SimCES四个。为了方便，还是从狭义的语义匹配的场景出发，输入一对句子，输出这对句子相似性（回
0.聚类聚类就是对大量的未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小，聚类属于无监督的学习方法。1.内在相似性的度量聚类是根据数据的内在的相似性进行的，那么我们应该怎么定义数据的内在的相似性呢？比较常见的方法是根据数据的相似度或者距离来定义的，比较常见的有：闵可夫斯基距离/欧式距离 上述距离公式中，当p=2时，就是欧式距离，当p=1
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2023-11-16 20:03:48
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目录背景介绍背景知识原理过程介绍1. 减小图像的尺寸2. 编程灰度图像3. 计算颜色的平均值4. 计算64位中的每一位5. 计算hash值Go语言实践参考文档 背景介绍2008年TinEye上线了图片搜索，开始是注册制，后来逐步放开。2011年， Google也上线了相似图片搜索，通过用户上传的图片，可以搜索相似的图片。 参考文档中提供了一些介绍图像搜索的一些文章， 尤其是阮一峰2011年和201
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2024-05-11 21:42:36
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，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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2024-07-01 04:49:26
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