Pytorch余弦相似度NxN元素

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python、pytorch

我有128个嵌入向量 image.shape = torch.Size([128, 512]) text.shape = torch.Size([128, 512]) 我想计算包含所有元素之间余弦相似度的张量(即： cosine.shape = torch.Size([128, 128]) 其中第一行是第一图像和所有文本(128)之间的余弦相似度，等等。目前我只是这样做，但结果是一个只包含N个余弦相似性的一维数组。

浏览 42提问于2021-04-21得票数 3

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相似性评分在gensim中意味着什么？

python、text、gensim、sentence-similarity

我使用Gensim库来查找句子与段落集合、文本数据集之间的相似之处。分别使用了余弦相似度、软余弦相似度和移动测度。Gensim返回一个项目列表，包括、docid、和相似性评分。对于余弦相似度和软余弦相似度，我猜相似度是向量之间的余弦。我说的对吗？在Gensim文档中，他们写道，这是语义的关联

浏览 0提问于2021-09-20得票数 0

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有没有办法在具有不同值的句子嵌入之间创建余弦相似度矩阵？

python、arrays、matrix、nlp、cosine-similarity

我想创建一个大小为7x7的余弦相似度矩阵，其中矩阵的每个元素都是两个大小为1024的数组的余弦相似度。我想在它们之间生成一个余弦相似度矩阵，这样矩阵的大小就是7x7。有什么办法可以做到吗？

浏览 1提问于2020-09-15得票数 0

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python:如何计算两个单词列表的余弦相似度？

python、string、list、cosine-similarity

我想计算两个列表的余弦相似度，如下所示：我知道A和B的余

浏览 2提问于2015-03-03得票数 5

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如何从余弦相似度进行文本聚类

k-means、pca、cosine-similarity、mds

假设我有n个包含文本的文档，我计算了TFID作为每个文档的特征向量，然后计算了每个document.it生成的nXn矩阵之间的余弦相似度。现在我想知道如何在k-mean算法中使用这个nxn矩阵。我在这里感到困惑的是，在应用降维后，我将如何识别文档本身，例如，如果我有3个文档d1，d2 d3，那么余弦将给我d11，d12，d13 d21，d22，d23 d31，d32，d33之间的距离。

浏览 0提问于2016-06-21得票数 0

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nmt中注意力解码器的余弦相似度

pytorch、cosine-similarity、machine-translation

我正在实现一个神经机器翻译模型，对于解码器部分(带有注意力机制)，我想计算余弦相似度来找到分数。= htilde_t (N, H) 我的困惑是关于它们的尺寸，我不知道如何在pytorch

浏览 13提问于2020-03-02得票数 1

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自动编码器:使用余弦距离作为损耗函数

deep-learning、pytorch、autoencoder

我正试图训练一个自动编码器(在PyTorch中)来重建基因图谱。目前，我正在使用均方误差(MSE)损失进行训练:模型没有过度拟合，训练和验证损失都在减少。问题是原始向量与重构向量在验证集上的余弦相似度平均值为0.4。我想用余弦相似作为损失函数，而不是MSE。什么是y ( x_1和x_2之间的余弦相似性？)为什么这是对损失的输入？

浏览 0提问于2019-09-10得票数 3

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在pytorch中如何在给定向量和余弦相似度的情况下对相似向量进行采样？

vector、pytorch、cosine-similarity

0.1632, 0.2890, 0.5411, 0.5319, 0.7163, 0.3166, 0.5717, 0.5018, 0.5368, 0.3321]]) 使用这个向量，我想生成15个余弦相似度大于我如何在pytorch中做到这一点？

浏览 30提问于2021-05-03得票数 0

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PyTorch中的分批余弦相似度

python、pytorch、vectorization、cosine-similarity

[batch_size, n, d]Tensor [batch_size, m, d]的张量a形状b[i, k]的张量c，其中c[i, j, k]是a[i, j]和c[i, j, k]之间的余弦相似性如何在PyTorch (最好没有for循环)中有效地实现这一点？

浏览 10提问于2022-10-02得票数 0

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生成两个具有给定角度的向量

math、vector、linear-algebra、cosine-similarity

我试图用给定的余弦相似度生成两个向量。输入将是余弦相似度的程度(或者说它取决于它)和向量中的维数(D)，输出将是D维的两个向量，与它们之间给定的相似度，现在我知道如何使用余弦相似函数来计算相似度，但当我尝试相反的方法时，我迷失了方向。

浏览 6提问于2022-05-25得票数 1

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如何在MALLET中获取两个文档之间的余弦相似度？

java、modeling、lda、mallet

我有一个使用MALLET训练的LDA主题模型，但是我想计算两个文档之间的余弦相似度来获得相似度，但是我不确定我要计算哪个文件的余弦。我的余弦相似度函数运行得很好，但我不确定我在MALLET中比较的是什么。任何帮助都将不胜感激！

浏览 1提问于2017-04-07得票数 0

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当我使用余弦相似度时，为什么我得到的邓恩指数是负值？

matlab、cluster-analysis、distance、cosine-similarity

我使用了不同的相似度矩阵，如欧几里得、曼哈顿和余弦，当我使用余弦相似度时，Dunn指数为负值。我读到过邓恩指数的取值范围从0到无穷大。使用余弦相似度计算Dunn指数是正确的吗？

浏览 94提问于2019-06-12得票数 1

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我们如何计算由评级表示的两个项目的调整后的余弦相似度？

recommendation-engine、mahout-recommender、collaborative-filtering、cosine-similarity

我想分别为a和b表示的两个项目计算调整后的余弦相似值。我们取两个向量a={2,3,1,0}和b={1,0,4,2}。我知道余弦相似度是如何工作的，但我坚持使用调整后的余弦相似度方法。

浏览 4提问于2016-02-18得票数 0

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Elasticsearch:在相关评分中使用密集向量上的距离(在查询时)

elasticsearch

我使用elasticsearch来组合不同的东西：-基于密集向量(余弦相似度)的文本得分搜索。我的问题是，在查询阶段不计算余弦相似度，我在文本中的搜索充当预筛选器。我将始终获得结果链接到文本搜索，即使余弦相似更好。我想在查询时计算余弦相似度</em

浏览 1提问于2020-01-29得票数 1

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计算给定行向量矩阵的距离矩阵

matrix、numpy、distance

我想要有一个距离矩阵nxn，它表示每个向量之间的距离。当我使用Numpy时，我如何在Python中做到这一点呢？我知道是Scipy干的，但我想弄脏我的手。我已经写了一个余弦相似度函数cos_dist(a,b)，其中a和b是两个不同的向量。现在，我需要一个调用者函数，它可以有效地为每一对项目执行此操作。我该怎么做呢？

浏览 2提问于2013-05-10得票数 2

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具有numpy的大型稀疏矩阵的余弦相似度

python、numpy、memory、matrix、cosine-similarity

你能推荐一种更有效的方法来计算大矩阵上的余弦相似度吗，比如下面这个？我想要计算原始矩阵(mat)中65000行中的每一行相对于所有其他行的余弦相似度，这样结果就是一个65000 x 65000矩阵，其中每个元素都是原始矩阵中两行之间的余弦相似度。

浏览 3提问于2016-12-01得票数 12

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理解不同尺寸张量上的广播和算术运算

python、pytorch、distance

我目前正在计算向量之间的各种相似性度量，比如余弦相似度，欧几里德距离，马氏距离等等。由于我处理的向量可能很大，所以我需要的计算时间最小。我很难理解如何处理不同维度的向量(但是，它们确实共享一个维度)，以及如何在PyTorch中处理这个问题。我有两个向量，A和B，其维数分别为[867, 768]和[621, 768]。有人能帮我理解PyTorch中实现这一目标所需的操作符的逻辑吗？

浏览 15提问于2022-05-18得票数 1

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文档相似性-多个文档以相同的相似性评分结束

nlp

我一直在处理一个业务问题，需要找到与现有文档相似的新文档。我使用了如下各种方法2.TFIDF +余弦相似他们都没有像预期的那样工作。最后，我发现了一种更好的方法-- Word2vec +软余弦相似性。但新的挑战是，我最终得到了具有相同相似性评分的多个文档。它们大多是相关的，但很少有，即使有一些语义相似

浏览 1提问于2020-04-16得票数 0

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归一化基于tf-idf计算的余弦相似度值

python、normalization、tf-idf、cosine-similarity

我计算基于余弦相似度的tf-idf矩阵：sim_desc = cosine_similarity(tfidf_matrix_desc) 但是，sim_desc包含的相似度大于在这种情况下，我需要对余弦相似性得分进行归

浏览 4提问于2016-06-14得票数 0

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最佳简历，文档匹配

scikit-learn、nltk、information-retrieval、tf-idf、gensim

我使用NLTK进行关键字提取，然后用RAKE进行关键字/关键字打分，然后使用余弦相似度。用于关键词提取、tf和余弦相似度计算的Scikit。Gensim库采用LSA/LSI模型提取关键词，计算文档与查询之间的余弦相似度。

浏览 4提问于2016-11-02得票数 1

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