稀疏自编码器是如何工作的,这里有一份直观说明
研究者的实验发现,每个特征的编码器和解码器特征是不一样的,并且余弦相似度的中位数为0.5。在下图中,三个红框对应于单个特征。稀疏自编码器示意图,其中三个红框对应于SAE特征1,绿框对应于特征4。每个特征都有一个1x4的编码器向量、1x1的特征激活和1x4的解码器向量。重建的激活的构建仅使用了来...
图神经网络加持,突破传统推荐系统局限!北大港大联合提出SelfGNN...
然后,同样计算了在其他用户序列中满足噪声条件的商品与该商品所在序列的其余商品之间的平均余弦相似度。统计结果如下表所示,结果表明在自监督学习模型(w-SAL)中,噪声物品与其他物品之间的平均余弦相似度显著低于没有自监督学习的模型(w/o-SAL)中的对应值。SelfGNN展示了准确识别和减弱可能为噪声的交互行为的能力。
LLM可解释性的未来希望?稀疏自编码器是如何工作的,这里有一份直观...
研究者的实验发现,每个特征的编码器和解码器特征是不一样的,并且余弦相似度的中位数为0.5。在下图中,三个红框对应于单个特征。稀疏自编码器示意图,其中三个红框对应于SAE特征1,绿框对应于特征4。每个特征都有一个1x4的编码器向量、1x1的特征激活和1x4的解码器向量。重建的激活的构建仅使用了来...
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研究者的实验发现,每个特征的编码器和解码器特征是不一样的,并且余弦相似度的中位数为0.5。在下图中,三个红框对应于单个特征。稀疏自编码器示意图,其中三个红框对应于SAE特征1,绿框对应于特征4。每个特征都有一个1x4的编码器向量、1x1的特征激活和1x4的解码器向量。重建的激活的构建仅使用了来...
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特征由对应的编码器和解码器向量构成。编码器向量的作用是检测模型的内部概念,同时最小化其它概念的干扰,尽管解码器向量的作用是表示「真实的」特征方向。研究者的实验发现,每个特征的编码器和解码器特征是不一样的,并且余弦相似度的中位数为0.5。在下图中,三个红框对应于单个特征。
概率扩散模型讲义 (Probabilistic Diffusion Models)
简单来说,CLIP使用了一个包含4亿个(图像,文本)对的数据集,通过联合训练图像编码器fimg(·)和文本编码器ftxt(·)来学习一个多模态嵌入空间(www.e993.com)2024年10月18日。这两个模型被学习,以便当图像x和标题y之间的余弦相似度最大化时,y是图像x的标题。
常用的相似度度量总结:余弦相似度,点积,L1,L2
点积是一种常用的相似度度量。点积和余弦相似度是密切相关的概念。点积的取值范围从负无穷到正无穷,负值表示方向相反,正值表示方向相同,当向量垂直时为0。点积值越大表示相似性越大。下图显示了点P1与剩余点P2到P5之间的点积的计算。点积可以从余弦方程推导出来:通过将两个向量之间夹角的余弦值乘以两个向量的长度就...
推荐系统中的相似度度量
计算Jaccard和余弦距离是用来量化用户之间相似度的各种方法中的两种。Jaccard距离考虑了用户评分的产品数量,但未考虑评分本身的实际值。相反地,余弦距离会考虑评分的实际值,但不会考虑两个用户都评价的产品数量。由于在计算距离方面存在这种差异,因此,Jaccard和余弦距离度量有时会导致相互矛盾的预测。在某些情况下,我们可以...
30篇亮点论文、5大主题带你一览ECCV 2020研究趋势
但是,在优化的过程中,大多候选三元组图像已经有一个比起负值、更接近于正值的锚,这些候选图像就变得多余了。另一方面,使用最难的负面示例进行优化,会在训练的早期阶段产生糟糕的局部最小值,因为在这种情况下,用余弦相似度(比如归一化特征向量之间的点积)测量时,锚-负相似度大于锚-正相似度。作者将上述问题...