コサイン類似度とその応用について説明する

コサイン類似度は、ベクトル間の類似性の尺度です。数学的には、2 つのベクトルの内積をユークリッド ノルムの積で割ったものとして定義されます。機械学習の分野では、コサイン類似度は、テキスト分類や推奨システムなどのタスクで 2 つのベクトル間の類似性を比較するために広く使用されています。コサイン類似度は、2 つのベクトル間の角度のコサインを計算することによって計算されます。これらのベクトルは通常非ゼロであり、内積空間に存在することに注意してください。

この記事では、コサイン類似度とは何かについて紹介します。そしてコサイン類似度の役割。

コサイン類似度とは

コサイン類似度は、Matlab、SciKit-Learn、TensorFlow などの複数のライブラリやツールで使用できる一般的に使用される類似度測定手法です。 0 と 1 で囲まれた値です。コサイン類似度は、2 つの非ゼロ ベクトル A と B の間の角度のコサイン値を測定するために使用され、それによってそれらの間の類似性が測定されます。

2 つのベクトル間の角度が 90 度であると仮定すると、コサイン類似度は 0 と 1 で囲まれた値になります。値が0に近いほど、2つのベクトルが直交または垂直であることを意味し、類似性が低いことを示します。コサイン類似度が 1 に近いほど、角度が小さく、画像が類似していることを意味します。

コサイン類似度の尺度が 1 に近づくにつれて、2 つのベクトル A と B の間の角度は小さくなります。

コサイン類似度の役割

コンピューター ビジョンとデータ マイニングの分野では、高次元空間におけるベクトル類似度の測定が広く使用されています。

1. ドキュメントの類似性

コサイン類似度を使用してドキュメント間の類似性を測定することは、一般的な使用例です。

2 つの文書間の類似性を定量化するには、文書または文内の単語またはフレーズをベクトル表現に変換する必要があります。ドキュメントのベクトル表現を使用すると、コサイン類似度の公式を適用して類似度を計算できます。これにより、2 つの文書間の類似性を定量化することができます。

上記のシナリオでは、コサイン類似度 1 は 2 つのドキュメントが完全に類似していることを意味し、コサイン類似度 0 は 2 つのドキュメント間に類似性がないことを示します。

2. ポーズ マッチング

ポーズ マッチングでは、関節位置の重要な点を含むポーズを比較します。

ポーズ推定は、通常、畳み込みポーズ マシン、積み上げ砂時計、PoseNet などの深層学習手法を使用して解決されるコンピューター ビジョン タスクです。

姿勢推定は、画像または画像シーケンスから重要な身体部分と関節の位置と方向を導き出すプロセスです。

終了

コサイン類似度は、推奨システム、盗作検出器、データ マイニングなどの他のアプリケーション分野でも使用できます。ニューラル ネットワークをトレーニングする際の損失関数としても使用できます。コサイン類似度の背後にあるロジックは理解しやすく、ほとんどの最新のプログラミング言語で実装できます。

以上がコサイン類似度とその応用について説明するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。