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嵌入向量的余弦相似度真的只是相似性吗？
用于量化高维对象之间语义相似度的余弦相似度在实践中比未归一化的嵌入向量点积表现有时更好、有时更差。通过研究基于正则化线性模型的嵌入，我们得出了余弦相似度可以产生任意且无意义的相似度的结论。因此，我们提醒不要盲目使用余弦相似度，并提出替代方法
PDF4 months ago
ICML电视节目多模态内容向量的余弦相似度
本文介绍了如何使用向量表示来自多源的信息，如何通过中间和后期融合技术组合这些向量，以及如何计算其语义相似性。我们使用 BBC 电视节目数据集对模型进行了评估，并证明了后期融合相似矩阵可以显著提高推荐的准确性和多样性。
PDF4 years ago
可交换神经 ODE 用于集合建模
本文提出了一种基于常微分方程（ODE）的可交换神经网络模组（Exchangeable Neural ODE），使神经网络在处理无序矢量组时可以在满足排列等变性（permutation equivariance）的前提下捕捉各元素的内部依赖特
PDF4 years ago
动态路由的序列编码信息聚合
本文提出一种聚合机制来获取具有动态路由策略的固定大小的向量表示文本序列，并通过实验结果在五个文本分类任务中展现了其优越性。
PDF6 years ago
Johnson-Lindenstrauss 引理的最优性
给定 $n$ 个 $d$ 维实向量，存在一个嵌入函数将这些向量映射到更低的维度 $m$，满足它保留这些向量之间的欧几里得距离并且它需要的最低维度是 $O (\epsilon^{-2} \log n)$，其中 $\epsilon$ 是距离阈值
PDF8 years ago
ECCV稀疏量化表示的近似搜索
本文提出了利用约束稀疏编码来近似存储大规模向量数据库，并实现高效检索的方法，可以在保证码本量的情况下，索引如 BIGANN 等大规模数据集，实现了学习 / 编码时间、索引大小、搜索质量等多种因素的平衡。
PDF8 years ago
ICLR分布式模型与深度学习嵌入：将两者最优结合
本文研究了单词在分布式表示中的两种主要方法：低维度深度学习嵌入和高维度分布模型，并将这两种方法相结合，通过学习基于分布式模型向量的嵌入来提高单词相关性判断的性能。
PDF11 years ago
分布语义组合性的基于语境理论的框架
提出了一种自然语言语义框架，使用向量对词语、短语和句子进行表示，基于理论分析，假设意义由语境决定。该方法可以推广向量加法、分量乘法和张量积等现有方法，并使用 lattice 结构描述语义之间的蕴含关系。
PDF13 years ago
子采样随机哈达玛变换的改进分析
本文提出了改进的子采样随机哈达玛变换结构化降维地图的分析，证明该地图保存向量空间的欧几里德几何，新的证明比以前的方法简单得多，并首次提供了嵌入所需维度数量估计的最优常数。
PDF14 years ago