Thông qua việc sử dụng ngôn ngữ lập trình, chúng ta sẽ cùng nhau giải câu đố Tính Tương Đồng Cosine Của Một Vectơ Với Các Vectơ Khác Trong Một Ma Trận trong bài học này. Điều này được thể hiện trong đoạn mã sau
a = np.random.randint[0,10,[5,5]]
print[a]
array[[[5, 2, 0, 4, 1],
[4, 2, 8, 2, 4],
[9, 7, 4, 9, 7],
[4, 6, 0, 1, 3],
[1, 1, 2, 5, 0]]]
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
cosine_similarity[a[None,:,-1] , a.T[:-1]]
# array[[[0.94022805, 0.91705665, 0.75592895, 0.79921221, 1. ]]]
Sử dụng nhiều ví dụ, chúng ta đã học được cách giải quyết vấn đề Độ tương tự Cosin của một vectơ với các vectơ khác trong một bài toán về ma trận
Làm thế nào để bạn tìm thấy sự tương tự cosin giữa hai vectơ?
Công thức tính độ đồng dạng cosin là. cos[x, y] = x. y/. x. *. y. x
- Độ tương tự cosin giữa hai vectơ được đo bằng 'θ'
- Nếu θ = 0°, vectơ 'x' và 'y' trùng nhau, do đó chứng tỏ chúng bằng nhau
- Nếu θ = 90°, các vectơ 'x' và 'y' không giống nhau
Ma trận tương tự cosine là gì?
Độ tương tự cosine là một số liệu được sử dụng để xác định mức độ giống nhau của hai thực thể bất kể kích thước của chúng. Về mặt toán học, nó đo cosin của góc giữa hai vectơ chiếu trong không gian nhiều chiều. 28-Jan-2020
Làm thế nào để bạn tìm thấy sự giống nhau về cosine giữa hai tài liệu?
Cách phổ biến để tính toán độ tương tự Cosine là trước tiên chúng ta cần đếm số lần xuất hiện của từ trong mỗi tài liệu. Để đếm số lần xuất hiện của từ trong mỗi tài liệu, chúng ta có thể sử dụng các hàm CountVectorizer hoặc TfidfVectorizer do thư viện Scikit-Learn cung cấp. 29-Tháng 9-2019
Làm thế nào để bạn tìm thấy sự giống nhau cosine giữa hai câu?
Độ tương tự cosin là thước đo độ tương tự giữa hai vectơ khác 0 của một không gian tích bên trong đo độ cosin của góc giữa chúng. Tương tự = [A. B] / [. A. . B. ] trong đó A và B là các vectơ. 24-Aug-2022
Làm thế nào để bạn tìm thấy sự giống nhau về cosin giữa hai vectơ trong Python?
sử dụng scipy. không gian. khoảng cách. cosine[] để tính khoảng cách cosine
- vectơ1 = [1, 2, 3]
- vectơ2 = [3, 2, 1]
- cosine_similarity = 1 - không gian. khoảng cách. cosin[vectơ1, vecto2]
Làm thế nào để bạn tính toán độ tương tự cosin giữa hai tenxơ Pytorch?
Để tính toán độ tương tự cosin giữa hai tenxơ, chúng tôi sử dụng hàm CosineSimilarity[] được cung cấp bởi ngọn đuốc. mô-đun nn. Nó trả về giá trị độ tương tự cosin được tính dọc theo độ mờ. dim là một tham số tùy chọn cho chức năng này cùng với đó độ tương tự cosine được tính toán. 20-Jan-2022
Làm thế nào để bạn tìm thấy sự giống nhau giữa hai ma trận?
Một thước đo có thể có về sự giống nhau giữa các ma trận là. D[AB]=∑i,jAij[logAijBij+logB−logA], trong đó A=∑i,jAij,B=∑i,jBij
Làm thế nào để bạn tìm thấy sự giống nhau giữa các ma trận?
Theo định nghĩa về độ đồng dạng, nếu ma trận P có thể chọn làm ma trận hoán vị thì A và B là hoán vị đồng dạng; . Định lý quang phổ nói rằng mọi ma trận chuẩn tắc đều đơn nhất tương đương với một số ma trận đường chéo
Là cosin tương tự luôn luôn giữa 0 và 1?
Trong trường hợp truy xuất thông tin, độ tương tự cosine của hai tài liệu sẽ nằm trong khoảng từ 0 đến 1, do tần số của thuật ngữ không thể âm. Điều này vẫn đúng khi sử dụng trọng số tf–idf. Góc giữa hai vectơ tần số hạn không được lớn hơn 90°
cosin tương tự với ví dụ là gì?
Ví dụ. Khi hai vectơ có cùng hướng thì góc giữa chúng bằng 0 và độ đồng dạng cosin bằng 1. Các vectơ vuông góc có một góc 90 độ giữa chúng và một phép đồng dạng cosin bằng 0. Các vectơ đối nhau có góc giữa chúng là 180 độ và độ đồng dạng cosin là -1
\[tương tự = \cos \theta = \frac{\overrightarrow{A} \cdot \overrightarrow{B}}{. \overrightarrow{A}. \overrightarrow{B}. }\]
Đây chỉ là 1 công thức toán lúc học cấp ba bình thường, còn thời điểm cấp ba thì ta chưa thấy nó có ứng dụng gì nhiều. Nó có liên quan đến vô hướng và ý nghĩa của nó
Mãi đến khi Minh chìm đắm vào xử lý ảnh / thị giác máy tính thì mới thực sự hiểu tác dụng và biết khi nào nên dùng đến nó
Ứng dụng đo lường tương tự hai vector
Bối cảnh bản tin nhận diện khuôn mặt
Giả sử ta đang làm 1 ứng dụng nhận diện khuôn mặt bằng AI [trí thông minh nhân tạo]. Ứng dụng có tác dụng nhận diện từng ảnh được đưa vào là khuôn mặt của ai [danh tính]. The same format application. v
Video là tổng hợp của các hình ảnh liên tiếp, do đó bài toán của chúng tôi được minh họa như ảnh sau
Nếu đã làm qua xử lý ảnh, bạn sẽ biết rằng đầu ra của giải thuật nhận khuôn mặt chắc chắn phải có 1 vector đặc trưng. Mỗi ảnh trong thư viện ảnh đã có và ảnh cần nhận diện sẽ chạy qua giải thuật trích dẫn đặc trưng [ngày nay người ta sử dụng deep learning] để có vector đặc trưng tương ứng
Như vậy ta có vector đặc trưng của mỗi khuôn mặt cần nhận dạng. Xem hình minh họa bên dưới
Phần tử thứ nhất trong vector mang ý nghĩa giá trị đại diện cho khuôn mặt của Ngân, giá trị này càng lớn thì đây càng có thể là Ngân. Tương tự, phần tử thứ hai trong vector đại diện cho Minh, phần tử thứ ba trong vector đại diện cho Nhung
Với bối cảnh bài toán như trên ta chỉ còn bước cuối cùng là so trùng vector đặc trưng của mỗi hình ảnh cần dự đoán Đây là ai? . OK, đây là lúc để tính toán độ tương đồng giữa hai vector được tài trợ. Trong phạm vi bài viết này ta sử dụng cosine như công thức ở mục phía trên
ps. Vì vector đặc trưng chưa thực hiện sử dụng ở dạng phân phối xác định nên không thể đơn giản lấy phần tử lớn nhất có được, vector đồng thời của các danh tính có thể là bất cứ chứ không phải chỉ đơn giản như cảnh bài báo nêu ra
Tính đồng dạng cosine
Bài toán trên đã được số hóa thành
Ngân = [1, 0, 0]
Minh = [0, 1, 0]
Nhung = [0, 0, 1]
A = [0. 9, 0. 07, 0. 03]
B = [0. 02, 0. 96, 0. 04]
C = [0. 1, 0. 85, 0. 05]
Vì vậy, sao chép các vector A, B, C với các danh tính đã có Ngân, Minh, Nhung
GIẢI NHIỆM
cos[A, Ngân] = 0. 9964
cos[A, Minh] = 0. 0775
cos[A, Nhung] = 0. 0332
-> Bình luận. A là Ngân hàng vì có mức độ tương đồng lớn nhất.
cos[B, Ngân] = 0. 0208
cos[B, Minh] = 0. 9989
cos[B, Nhung] = 0. 0416
-> Kết luận. B là Minh vì có độ tương đồng lớn nhất.
cos[C, Ngân] = 0. 1166
cos[C, Minh] = 0. 9915
cos[C, Nhung] = 0. 0583
-> Bình luận. C is Minh do có độ tương đồng lớn nhất.
Do đó ta đã thấy ứng dụng cực kỳ thiết thực và quan trọng như thế nào của công việc tính cosin góc giữa 2 vector