原文:faiss計算余弦距離

faiss是Facebook開源的相似性搜索庫,為稠密向量提供高效相似度搜索和聚類,支持十億級別向量的搜索,是目前最為成熟的近似近鄰搜索庫 faiss不直接提供余弦距離計算,而是提供了歐式距離和點積,利用余弦距離公式,經過L 正則后的向量點積結果即為余弦距離,所以利用faiss計算余弦距離需要先對輸入進行L 正則化 安裝 參照官方開源安裝https: github.com facebookrese ...

2021-10-28 17:53 0 2539 推薦指數:

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faiss 沒有提供余弦距離怎么辦

參考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/40236865 faiss是Facebook開源的用於快速計算海量向量距離的庫,但是沒有提供余弦距離,而余弦距離的使用率還是很高的,那怎么解決呢 答案說在前面 進一步實驗 下面是實驗結果,比較faiss ...

Tue Dec 31 20:47:00 CST 2019 0 2120
相似度計算(余弦距離/歐式距離)

1.余弦距離 適用場景:余弦相似度衡量的是維度間取值方向的一致性,注重維度之間的差異,不注重數值上的差異。 舉例:如某T恤從100塊降到了50塊(A(100,50)),某西裝從1000塊降到了500塊(B(1000,500)),那么T恤和西裝都是降價了50%,兩者的價格變動趨勢一致,可以用余弦 ...

Mon Sep 30 23:21:00 CST 2019 0 792
numpy :: 計算特征之間的余弦距離

余弦距離計算相似度的應用中經常使用,比如: 文本相似度檢索 人臉識別檢索 相似圖片檢索 原理簡述 下面是余弦相似度的計算公式(圖來自wikipedia): 但是,余弦相似度和常用的歐式距離的有所區別。 余弦相似度的取值范圍在-1到1之間。完全相同時數 ...

Thu Jan 02 17:40:00 CST 2020 0 6628
余弦距離與歐式距離

一、概念 余弦相似度: 余弦距離:1-cos(A,B) 歐式距離: 二、兩者之間的關系 當向量的模長是經過歸一化的,此時歐氏距離余弦距離有着單調的關系: 在此場景下,如果選擇距離最小(相似度最大)的近鄰,那么使用余弦相似度和歐氏距離的結果是相同的。 推導 ...

Fri Jan 04 20:08:00 CST 2019 0 5907
計算兩向量的歐式距離余弦相似度

余弦相似度: 兩者相同的地方,就是在機器學習中都可以用來計算相似度,但是兩者的含義有很大差別,以我的理解就是: 前者是看成坐標系中兩個 點 ,來計算兩點之間的 距離 ; 后者是看成坐標系中兩個 向量 ,來計算兩向量之間的 夾角 。 前者因為是 點 ,所以一般指 ...

Fri Jul 07 01:42:00 CST 2017 0 1587
理解余弦距離與歐式距離

什么是余弦距離 余弦距離 = 1 - 余弦相似度 余弦相似度計算方法如下 余弦距離的值域 [0, 2] 一般深度學習用余弦相似度作為預測值 什么是歐式距離 歐氏距離余弦距離的選擇 總體來說 歐氏距離體現數值上的絕對差異,而余弦距離體現方向上的相對差異 ...

Sun Feb 23 00:53:00 CST 2020 0 645
曼哈頓距離、歐拉距離余弦距離

最近剛好用到距離相關的知識,於是過來回顧記錄一下 ~~~ 相信大家都非常熟悉歐拉公式了,從小到大使用的最多的距離公式,比如兩點之間的距離、點到直線的距離等。 如今,在機器學習等領域,還有一些其他的公式也應用的非常廣,例如曼哈頓距離余弦距離、馬氏距離等。 這些距離部分直觀表示 ...

Sat Apr 18 03:43:00 CST 2020 0 1403
余弦相似度和余弦距離的推導與理解

1 余弦相似度 余弦相似度是通過測量兩個向量之間的夾角的余弦值來度量他們之間的一個相似度.0度角的余弦值是1,其他的任何角度的余弦值都不大於1,最小值是-1,從而兩個向量之間角度的余弦值確定了兩個向量是否指向同一個方向.兩個向量的指向相同時,余弦相似度為1,當兩個向量的夾角是90度時,余弦 ...

Fri Jul 12 00:00:00 CST 2019 0 3713
 
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