李飞飞团队提出ReKep,让机器人具备空间智能,还能整合GPT-4o
对于每个掩码j,使用k均值(k=5)和余弦相似度度量对掩码特征F_interp[m_j]进行聚类。聚类的质心用作候选关键点,再使用经过校准的RGB-D相机将其投影到世界坐标??^3。距离候选关键点8cm以内的其它候选将被过滤掉。总体而言,该团队发现此过程可以识别大量细粒度且语义上有意义的对象区域。Re...
OpenAI华人女科学家万字详解大模型「外在幻觉」
知识检索:RR的实验应用稀疏检索BM25对维基百科进行搜索,然后通过预训练的MPNet模型提供的嵌入余弦相似度进行重新排序。忠实度评分:每个推理路径的忠实度通过蕴含得分、矛盾得分和MPNet相似度的组合来估计。蕴含得分和矛盾得分均由预训练的NLI模型提供。Self-RAG(Asai等人,2024)通过端到端训练一个语言模型,使其学会通过...
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...
论文中计算了在有和没有自监督学习范式下,用户(id为6128)的行为序列中商品(id为6282)与其他商品之间的特征嵌入的平均余弦相似度。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...
推荐策略产品经理必知必会:三大常见的召回策略
P(A,d)=0.4*1+0.75*0=0.4;P(A,e)=0.4*1+0.75*1=1.15,故而A对e商品的兴趣度高选择e商品为用户推荐基于物料的协同过滤(Item算法):目前在各大互联网公司应用十分广泛,用余弦相似度计算。举例如下,6个用户和5个商品。计算商品间的相似度:余弦定理计算商品间的相似度基于目标用户历史浏览行为...
基于SPSSPRO的电力负荷与气象因子关系分析
文章中使用的相似日计算法是采用灰色关联度,结合余弦相似度构建综合相似性指标S,用来量化样本库中的X,与预测日Y的相关关系。除此之外,我们建议采用国产数据分析软件SPSSPRO上的聚类分析(K-Means)方法,可以自动快速的为所有日期分类并打上标签,聚类分析的原理和应用在其他案例有所涉及,在此不再赘述。将不同日期...
掌握AI尚方宝剑:注意力机制
3使用Attention计算公式在上一期里,已经说明了,相似度矩阵是直接计算向量的点积(Dot-product),即将两向量的对应元素相乘再相加(www.e993.com)2024年9月8日。然后,这相似度矩阵再除以它们的欧氏长度的乘积,将相似度的值正规化,就得到余弦(Cosine)相似度。而且,如果将上述的相似度矩阵,在经由Softmax()函数的运算,就得到注意力矩阵(Attention...
大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)
标准的注意力机制中,查询(query)、键(key)和值(value)是三个核心组件,计算的是一个查询和所有键之间的相似度,然后这个相似度被用来加权相应的值。而在Multi-queryattention中,可以同时处理一组查询,让所有的头之间共享同一份Key和Value矩阵,每个头只单独保留了一份Query参数,从而可以共享键和值的表示,...
有道QAnything背后的故事---关于RAG的一点经验分享
Embedding可以给出一个得分,但是这个得分描述的更多的是相似性。Embedding本质上是一个双编码器,两个文本在模型内部没有任何信息交互。只在最后计算两个向量的余弦相似度时才进行唯一一次交互。所以Embedding检索只能把最相似的文本片段给你,没有能力来判断候选文本和query之间的相关性。但是相似又不等于相关。如下图...
图解推荐系统|算法|向量_网易订阅
计算相似度的公式有很多,如‘欧几里德距离’、‘皮尔逊相关系数’、‘余弦相似度’等。余弦相似度是常用的计算方法,即当两个向量之间的夹角越小,则两个向量越相似。让我们回忆一下中学关于两个向量u、v的余弦相似度公式:利用公式,可以知道用户P(1,0,1,1,0)和用户Q(0,1,0,1,1)之间的相似度为:...
产品数学课:如何理解个性化推荐里的数学原理?
3.1余弦相似度图4-余弦相似度公式最开始我看到这个公式时,有种《个性化推荐:看到公式就放弃》的感觉。可是作为一枚产品汪,我觉得,我还是要抢救一下。于是我试着将公式拆解,similarity:相似性;类似性。cos(θ):在直角三角形中=领边/斜边;在空间中=空间中两个向量夹角的余弦值。图5-直角三角形回忆连...