Terangkan persamaan kosinus dan aplikasinya

Persamaan kosinus ialah ukuran persamaan antara vektor. Secara matematik, ia ditakrifkan sebagai hasil darab titik dua vektor dibahagikan dengan hasil darab norma Euclidean mereka. Dalam bidang pembelajaran mesin, persamaan kosinus digunakan secara meluas dalam tugas seperti pengelasan teks dan sistem pengesyoran untuk membandingkan persamaan antara dua vektor. Persamaan kosinus dikira dengan mengira kosinus sudut antara dua vektor. Ambil perhatian bahawa vektor ini biasanya bukan sifar dan wujud dalam ruang produk dalaman.

Artikel ini akan memperkenalkan apakah persamaan kosinus? dan peranan persamaan kosinus.

Apakah itu Cosine Similarity

Cosine similarity ialah teknik pengukuran persamaan yang biasa digunakan yang boleh didapati di beberapa perpustakaan dan alatan, seperti Matlab, SciKit-Learn dan TensorFlow. Ia adalah nilai yang dibatasi oleh 0 dan 1. Persamaan kosinus digunakan untuk mengukur nilai kosinus sudut antara dua vektor bukan sifar A dan B, dengan itu mengukur persamaan antara mereka.

Dengan mengandaikan bahawa sudut antara dua vektor ialah 90 darjah, persamaan kosinus ialah nilai yang dibatasi oleh 0 dan 1. Apabila nilai lebih hampir kepada 0, ini bermakna kedua-dua vektor adalah ortogon atau berserenjang antara satu sama lain, menunjukkan bahawa persamaan antara mereka adalah rendah. Apabila persamaan kosinus lebih hampir kepada 1, ini bermakna sudut lebih kecil dan imej lebih serupa.

Apabila ukuran kesamaan kosinus semakin menghampiri 1, sudut antara dua vektor A dan B menjadi lebih kecil.

Peranan persamaan kosinus

Dalam bidang penglihatan komputer dan perlombongan data, ukuran persamaan vektor dalam ruang berdimensi tinggi digunakan secara meluas.

1. Persamaan dokumen

Menggunakan persamaan kosinus untuk mengukur persamaan antara dokumen ialah kes penggunaan biasa.

Untuk mengukur persamaan antara dua dokumen, kita perlu menukar perkataan atau frasa dalam dokumen atau ayat kepada perwakilan vektor. Dengan menggunakan perwakilan vektor dokumen, kita boleh menggunakan formula persamaan kosinus untuk mengira persamaan. Ini memungkinkan untuk mengukur persamaan antara dua dokumen.

Dalam senario di atas, persamaan kosinus 1 bermakna kedua-dua dokumen adalah sama sepenuhnya, manakala persamaan kosinus 0 menunjukkan bahawa tiada persamaan antara kedua-dua dokumen.

2. Padanan Pose

Padanan Pose melibatkan perbandingan pose yang mengandungi titik penting kedudukan sendi.

Anggaran pose ialah tugas penglihatan komputer yang biasanya diselesaikan menggunakan kaedah pembelajaran mendalam, seperti mesin pose konvolusi, jam pasir bertindan, dan PoseNet, dsb.

Anggaran pose ialah proses mendapatkan kedudukan dan orientasi bahagian badan dan sendi yang penting daripada imej atau jujukan imej.

End

Persamaan kosinus juga boleh digunakan dalam bidang aplikasi lain, seperti sistem pengesyoran, pengesan plagiarisme dan perlombongan data. Ia juga boleh digunakan sebagai fungsi kehilangan apabila melatih rangkaian saraf. Logik di sebalik persamaan kosinus mudah difahami dan boleh dilaksanakan dalam kebanyakan bahasa pengaturcaraan moden.

Atas ialah kandungan terperinci Terangkan persamaan kosinus dan aplikasinya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!