13.3 寻找下一步方向

内容与核心概念

在上一页,矢量图像是如何变化的。
我们用的是第1章中常见的矢量比较。计算是在完全空间进行的, 而不是在图片的距离。
表格E 存储每个ID 的坐标线。 这些坐标是教授的。 熟悉的余弦现在用于寻找近距离代表的具体任务 。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
比较矢量,而非名称
对于非零 q,d cosine=qTd/( 对于非 零 Q, d cosiine=QTd) (
在手动固定装置中,“猫”=[1,0.0],“狗”=,[9,10],鱼=[0.01]。Cosine cat/dog=.9/G.82E.993884, 猫/鱼=0.。这是给定的几何,没有证明模型本身已经学会了动物的近距离。
实验。
通过观察 3Dscore 全文来改变一个候选人的第三个坐标。 然后切换图形的 2D 投影。 排名不应该在两个可见坐标上秘密计算。 对于零矢量余弦, 没有定义; 该候选人被单独标记, 没有虚构的 0 。
q 的长度可能包含余弦删除的信息。 有些任务使用点、 欧clidean disansance 或经过培训的度量。 你不能将余弦作为通用的含义定义。 完全超过此处是准确和廉价的; 大体的 ANN 指数是未来 RAG 块的单独工程解决方案 。
from math import sqrt
similarity=.9/sqrt(.9**2+.1**2)
assert abs(similarity-.9938837346736189)<1e-12
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
可视化不能取代最初的衡量标准。
该图仅显示部分空间。 这个问题如何继续产生结果?
第13章的皮顿实例
学术基础