Expliquer la similarité cosinus et ses applications
La similarité cosinus est une mesure de similarité entre les vecteurs. Mathématiquement, il est défini comme le produit scalaire de deux vecteurs divisé par le produit de leurs normes euclidiennes. Dans le domaine de l'apprentissage automatique, la similarité cosinusoïdale est largement utilisée dans des tâches telles que la classification de textes et les systèmes de recommandation pour comparer la similarité entre deux vecteurs. La similarité cosinus est calculée en calculant le cosinus de l'angle entre deux vecteurs. Notez que ces vecteurs sont généralement non nuls et existent dans l’espace produit interne.
Cet article présentera ce qu'est la similarité cosinus ? et le rôle de la similarité cosinus.
Qu'est-ce que la similarité cosinus
La similarité cosinus est une technique de mesure de similarité couramment utilisée que l'on peut trouver dans plusieurs bibliothèques et outils, tels que Matlab, SciKit-Learn et TensorFlow. C'est une valeur limitée par 0 et 1. La similarité cosinus est utilisée pour mesurer la valeur cosinus de l'angle entre deux vecteurs non nuls A et B, mesurant ainsi la similarité entre eux.
En supposant que l'angle entre deux vecteurs est de 90 degrés, la similarité cosinus est une valeur limitée par 0 et 1. Lorsque la valeur est plus proche de 0, cela signifie que les deux vecteurs sont orthogonaux ou perpendiculaires l’un à l’autre, indiquant que la similarité entre eux est faible. Lorsque la similarité cosinus est plus proche de 1, cela signifie que l’angle est plus petit et que les images sont plus similaires.
À mesure que la mesure de similarité cosinus se rapproche de 1, l'angle entre les deux vecteurs A et B diminue.
Le rôle de la similarité cosinus
Dans les domaines de la vision par ordinateur et de l'exploration de données, les mesures de similarité vectorielle dans des espaces de grande dimension sont largement utilisées.
1. Similitude des documents
L'utilisation de la similarité cosinus pour mesurer la similarité entre des documents est un cas d'utilisation courant.
Afin de quantifier la similitude entre deux documents, nous devons convertir les mots ou expressions du document ou de la phrase en représentations vectorielles. En utilisant une représentation vectorielle d'un document, nous pouvons appliquer la formule de similarité cosinus pour calculer la similarité. Cela permet de quantifier la similarité entre deux documents.
Dans le scénario ci-dessus, une similarité cosinus de 1 signifie que les deux documents sont complètement similaires, tandis qu'une similarité cosinus de 0 indique qu'il n'y a aucune similitude entre les deux documents.
2. Correspondance des poses
La correspondance des poses consiste à comparer les poses contenant les points clés des positions articulaires.
L'estimation de pose est une tâche de vision par ordinateur qui est généralement résolue à l'aide de méthodes d'apprentissage en profondeur, telles que les machines de pose convolutives, le sablier empilé et PoseNet, etc.
L'estimation de pose est le processus consistant à dériver la position et l'orientation de parties importantes du corps et d'articulations à partir d'une image ou d'une séquence d'images.
Fin
La similarité cosinus peut également être utilisée dans d'autres domaines d'application, tels que les systèmes de recommandation, les détecteurs de plagiat et l'exploration de données. Il peut même être utilisé comme fonction de perte lors de la formation des réseaux neuronaux. La logique derrière la similarité cosinus est facile à comprendre et peut être implémentée dans la plupart des langages de programmation modernes.
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