用Python Numpy计算各类距离真的是简洁迅速的方法。下面对我在使用过程中能解答我疑惑的几篇博文加以总结 一.首先要明白np.linalg.norm到底执行了什么样的计算np.linalg.normlinalg=linear+algebranorm则表示范数，首先需要注意的是范数是对向量（或者矩阵）的度量，是一个标量（scalar）：首先help(np.linalg.norm)查看
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2023-12-11 18:21:37
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# 实现“cosine pytorch”教程
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何在PyTorch中实现cosine相似度计算。首先，我会给你展示整个流程的步骤，然后逐步解释每一步需要做什么以及使用的代码。
### 流程步骤
首先我们来看一下整个实现cosine相似度计算的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-06-20 06:23:43
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1. 归一化1.1 距离类模型归一化的需求什么是归一化呢?我们把X放到数据框中来看一一眼， 你是否观察到，每个特征的均值差异很大?有的特征数值很大。有的特征数值很小，这种现象在机器学习中被称为"星纲不统一"。 NN是距离类模型,欧氏距离的计算公式中存在若特征上的平方和: 试想看看，如果某个特征x的取值非常大，其他特征的取值和它比起来都不算什么，那距离的大小很大程度上都会由这个巨大特征x来决定，其他
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2023-10-13 12:32:47
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定义是否使用GPU可有可无，默认为 cpudevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")训练数据：BATCH_SIZE = 64 ：批处理尺寸，即一次处理图像的张数 加载训练数据 ： 以cifar10 为例trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dat
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2023-07-10 18:35:55
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Pytorch入门随手记什么是Pytorch?Pytorch是Torch到Python上的移植(Torch原本是用Lua语言编写的)是一个动态的过程，数据和图是一起建立的。tensor.dot(tensor1,tensor2)//tensor各个对应位置相乘再相加print(net)可以输出网络结构Pytorch的动态性：网络参数可以有多个不固定的，例如：最典型的例子就是 RNN, 有时候 RNN
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2023-07-21 19:42:01
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三角函数，相信大家在初高中都已经学过，而这里所说的余弦距离（Cosine Distance）的计算公式和高中学到过的公式差不
原创
2022-12-28 11:35:12
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Python学习系列文章：? 目录 ? 文章目录 一、概述二、计算公式① 二维平面上的余弦相似度② n维空间上的余弦相似度③
其中 rep_a为[batch_size,hidden_dim] rep_b为[batch_size,hidden_dim] labels为[batch_size]摘自https://github.com/UKPLab/sentence-transformers/blob/master/sentence_transformers/models/TransformerModel.py
原创
2022-07-19 12:03:12
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余弦距离(Cosine Distance)也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向
原创
2022-04-22 15:49:18
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Cosine similarity is a measure of similarity between two vectors of an inner product space that measures the cosine of the angle between them. The cos
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2016-07-01 03:11:00
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# 如何在Java中计算余弦值
在日常的编程任务中，对于三角函数的计算是一个常见的需求。本文将教会您如何在Java中实现余弦值的计算。我们将分步骤进行，确保您理解每一步的含义和实现方法。
## 整体流程
下面是实现Java余弦计算的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|-----------------------
The term cosine distance is often used for the complement in positive space,
原创
2022-10-13 09:57:28
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# 实现Hive Cosine
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Hive中实现余弦相似度（cosine similarity）计算。这对于数据分析和推荐系统等领域非常有用。
### 流程概览
下面是实现Hive Cosine的步骤概览：
```mermaid
journey
title 实现Hive Cosine
section 准备数据
sect
原创
2024-07-12 04:40:32
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# 使用PyTorch计算Hellinger距离的指南
## 引言
在统计学和机器学习领域，距离度量在很多算法中扮演着重要的角色，尤其是在聚类、分类和生成模型中。本文将重点介绍Hellinger距离，并展示如何使用PyTorch计算这个距离。最后，我们还会通过图表和数据可视化来深入理解Hellinger距离的性质。
## 1. Hellinger距离概述
Hellinger距离是一种度量两
# 使用 PyTorch 计算欧氏距离的指南
欧氏距离是计算两个点之间直线距离的常用方法。在深度学习中，经常需要使用欧氏距离来衡量样本之间的相似性。下面我将详细介绍如何在 PyTorch 中实现这一点，包括完整的步骤、代码示例和相关的图示。
## 流程概述
我们可以将实现的步骤整理成如下表格：
| 步骤 | 描述 |
目录1. 聚类算法1.1. 何为聚类1.2. 如何聚类1.3. 评估聚类2. EM原理2.1. 极大似然估计？2.1. 分菜问题？2.2. 模仿分菜？2.3. 模仿的升级！2.4. EM工作原理3. EM聚类硬聚类or软聚类4. 项目实战4.1. 准备工作4.2. 了解数据4.3. 数据探索4.4. 建模4.5. 总结总结 1. 聚类算法先来一段西瓜书里面的介绍：在“无监督学习”中，训练样本的标
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2024-10-13 19:13:36
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一、MMD损失的用途MMD(最大均值化差异)：主要用来度量两个不同但相关的分布的距离。二、MMD损失实现代码import torch
def guassian_kernel(source, target, kernel_mul = 2.0, kernel_num = 5, fix_sigma=None):
'''
将源域数据和目标域数据转化为核矩阵，即上文中的K
Para
# 曼哈顿距离在PyTorch中的应用
在机器学习和数据科学中，距离度量是一个至关重要的概念。距离可以帮助我们理解数据点之间的相似性。在众多距离度量中，曼哈顿距离是一个简单且有效的选择。本文将介绍曼哈顿距离的概念，并通过PyTorch实现其计算，同时用旅行图和甘特图来展示我们的过程。
## 什么是曼哈顿距离？
曼哈顿距离是两点间的绝对差值之和，它得名于美国纽约市的曼哈顿区，因为在这个城市中，
原创
2024-10-06 03:39:50
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Improving Diffusion-Based Image Synthesis with Context Prediction目录0. 摘要3. 基础4. ConPreDiff4.1 扩散生成中的邻域上下文预测4.2 高效的大上下文解码4.3 离散和连续 CONPREDIFF5. 实验A. 附录A.1 局限性和更广泛的影响S. 总结S.1 主要贡献S.2 方法0. 摘要扩散模型是一类新型的生成
数据并行是指，多张 GPUs 使用相同的模型副本，但采用同一batch中的不同数据进行训练. 模型并行是指，多张 GPUs 使用同一 batch 的数据，分别训练模型的不同部分.DP数据并行在pytorch中就
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2023-12-26 10:44:25
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