模型小,还高效!港大最新推荐系统EasyRec:零样本文本推荐能力超越...
用户u和物品i之间的交互概率p_u,i可以通过它们各自的文本嵌入e_u和e_i之间的余弦相似度来计算,即。然后,我们可以向用户推荐相似度得分最高的前k个未交互的物品,从而生成个性化推荐集。Text-enhancedCollaborativeFiltering协同过滤(CF)是一种广泛使用的推荐系统方法,它利用用户和物品之间的协同关系。现有...
石墨烯,Nature!|化学|isfet|人工神经网络_网易订阅
该研究首先测试了六个石墨烯ISFETs在未掺杂牛奶及不同掺杂比例(5%、10%、20%、30%)下的传输特性,结果显示高分类准确度,通过SHAP特征分析能够区分不同掺杂比例。继续增加样本集数目,模型采用两层全连接ANN提取特征,并通过余弦相似度计算相似性,在复杂测试集(约46,000个样本)预测上表现良好。图3:掺杂牛奶的分类与...
延迟交互模型,为什么是下一代RAG的标配?
在排序计算时,ColBERT引入了延迟交互计算相似度函数,并将其命名为最大相似性(MaxSim),计算方法如下:对于每个查询Token的向量都要与所有文档Token对应的向量进行相似度计算,并跟踪每个查询Token的最大得分。查询和文档的总分就是这些最大余弦分数的总和。例如对于一个有32个Token向量的查询(最大查询长...
AI神奇魅力的源点:相似度
余弦相似度矩阵是直接计算向量的点积(Dotproduct),即将两向量对应元素相乘再相加,再除以它们的欧氏长度的乘积,这样可以将相似度的值正规化,使之不受向量长度的影响,即不考虑向量长度,只考虑其夹角的余弦值。4延伸到注意力权重(Attention-weights)刚才说明了,在计算余弦相似度时,我们先计算向量之间的点积,再进行正...
大模型幻觉的起因、评估及落地场景下基于知识图谱的缓解策略探索
(4)计算向量相似度向量相似度可以采用L1、L2或余弦相似度,比如采用余弦相似度,需要设置一个阈值,通常在0.8或0.9左右,然后匹配出TopN条语义最相关的Facts。(5)Prompt优化将匹配出的TopN条Facts,和用户的问题一起作为Prompt输入给模型。为了提供尽可能真实的回答,需要确保问题的回答是准确的...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
新型AI模型SPARKS助力解码复杂神经信号fMRI重建整个成人生命周期的生理信号突破性神经假肢技术,为失语者“重新发声”上交大COMPASS架构:推动类脑计算迈入新纪元*如需定位对应内容,请使用微信的检索功能(点击右上方三点,找到查找页面内容按钮)神经科学
技术分享|智能推荐中的文本挖掘算法
在DSSM中,query网络和document网络是两个独立的子网络,和推荐系统的用户–物品模型很相似,于是DSSM便被移植到推荐系统中。在推荐系统中,通过user网络和item网络将用户和物品映射为低维稠密向量,并用余弦相似度表示用户对物品的感兴趣程度。词向量模型item2vec源于word2vec算法,是文本挖掘...
天工一刻 | 一文看懂向量数据库
欧式距离、余弦、内积、海明距离……通过计算两个向量之间的距离(相似度),就可以直接找到跟它最接近的一个到多个不等的结果。(向量在三维空间的欧式距离计算公式)这可是实打实“降维打击”,不仅计算难度指数级下降,而且还可以开发出向量检索、向量聚类、甚至是将数据库中的高维向量转换成低维向量这类向量压缩与降...
加速ViT模型新思路!Meta推出Token Merging,不靠剪枝靠合并
除了研究哪个指标更好衡量token相似度外,还需要知道什么距离衡量相似度。通过实验研究团队发现,使用使用余弦距离来衡量toke之间的相似度可以获得最好的精度和速度的关系。确定了token的相似性,接下来需要一个快速的方法来确定哪些token需要匹配,以减少总数的r。
【NLP-语义匹配】详解深度语义匹配模型DSSM
1.第一层是输入层,DSSM用的词袋模型,后面再详细介绍;2.第二层经过wordhashing,将维度由500K降为30K;3.第三,四,五层是3个全连接层,通过这三个全连接层,进行语义特征的提取,并降维度降低到128维;4.第六层为输出层,计算Q和D之间的余弦相似度之后,输出他们之间的相似度。