Эффективный поиск сходства для крупномасштабного набора векторов Введение Если вы занимаетесь машинным обучением или специалистом по данным, то чаще всего сталкиваетесь с ситуацией, когда требуется кластеризация и/или поиск в большом массиве многомерных числовых векторов. Например, элементом из такого набора векторов может быть числовое представление изображения, его скрытое представление, сгенерированное нейронной сетью, или любое другое вложение. FAISS — отличная библиотека с открытым..

Как найти сходство между элементами в ваших данных ( Статья 1 из 2 ) Многие задачи интеллектуального анализа данных включают поиск похожих элементов в наборе данных. Под термином «данные» я подразумеваю точки данных с реальными значениями, категориальные данные или текстовые данные (в задачах НЛП). Есть несколько способов, с помощью которых мы можем справиться с этой задачей подобия. Эти методы можно использовать в соответствии с потребностями вашего приложения и данными, с..

Когда мы обнаруживаем, что ищем сходство между двумя выборками в наборе данных, обычно мы предпочитаем вылавливать наиболее близкую нам выборку. Есть много способов сделать это, я хотел бы познакомить вас с классическим способом, с некоторыми наработками. В этом посте я объясню, что такое Корреляция , где я нашел ее полезной, и представлю несколько методов корреляции — их плюсы, минусы и диапазоны оценок. Что означает «корреляция» ? Одним предложением: насколько образец..

Часть 5 из 5: Пересмотр концепции индекса сходства и введение нового игрока. Отношения состоят из двух вещей. Во-первых, ценить сходство и, во-вторых, уважать различия Индексы подобия и их свойства инвариантности Для обученной нейронной сети матрицу активаций M можно записать в виде: где s — количество примеров, использованных для обучения m нейронов. Индекс сходства s(X, Y) , таким образом, будет относиться к двум матрицам активации X и Y , где X содержит активации..