餘弦相似度是用來測量向量之間相似度的測量方法。在數學上，它被定義為兩個向量的點積除以它們的歐幾里德範數的乘積。在機器學習領域，餘弦相似度被廣泛應用於文字分類、推薦系統等任務中，用來比較兩個向量之間的相似程度。餘弦相似度的計算方法是透過計算兩個向量之間的夾角的餘弦值來實現的。需要注意的是，這些向量通常是非零的，並且存在於內積空間中。
本文就來介紹下什麼是餘弦相似度？以及餘弦相似度的作用。
餘弦相似度是一種常用的相似度量技術，可以在多個函式庫和工具中找到，如Matlab、SciKit-Learn和TensorFlow。它是一種受0和1約束範圍的值。餘弦相似度用來衡量兩個非零向量A和B之間的夾角的餘弦值，從而測量它們之間的相似性。
假設兩個向量之間的角度為90度，餘弦相似度是一個受0和1約束範圍的值。當數值越接近0意味著兩個向量正交或相互垂直，表示它們之間的相似度較低。而當餘弦相似度越接近1時，表示角度越小，影像越相似。
隨著餘弦相似度測量值越來越接近1，則兩個向量A和B之間的角度越小。
在電腦視覺和資料探勘領域，高維空間中向量相似性度量具有廣泛應用。
1.文件相似度
利用餘弦相似性測量文件之間的相似性是一種常見的用例。
為了量化兩個文件之間的相似性，我們需要將文件或句子中的單字或片語轉換為向量表示。透過使用文件的向量表示，我們可以應用餘弦相似度公式來計算相似度。這樣就能夠量化兩份文件之間的相似性了。
在上述場景中，餘弦相似度為1表示兩份文件完全相似，而餘弦相似度為0則表示兩份文件之間沒有相似性。
2.姿勢配對
姿勢配對涉及比較包含關節位置關鍵點的姿勢。
姿態估計是一項電腦視覺任務，通常使用深度學習方法解決，例如卷積姿態機、堆疊沙漏和PoseNet等。
姿勢估計是從影像或影像序列中導出身體重要部位和關節的位置和方向的過程。
餘弦相似度也能用作其他應用領域，例如推薦系統、剽竊偵測器和資料探勘。它甚至可以作為訓練神經網路時的損失函數。餘弦相似度背後的邏輯很容易理解，並且可以用大多數現代程式語言來實現。
以上是解釋餘弦相似度及其應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
