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1、数智创新数智创新 变革未来变革未来基于度量学习的相似性度量算法1.度量学习简介1.相似性度量的度量学习方法1.度量学习中距离度量方法1.度量学习中余弦相似度方法1.度量学习中核函数方法1.度量学习中集成方法1.度量学习在相似性度量中的应用1.不同相似性度量方法的优缺点对比Contents Page目录页 度量学习简介基于度量学基于度量学习习的相似性度量算法的相似性度量算法度量学习简介度量学习简介主题名称：度量学习的概念1.度量学习旨在学习一个映射函数，将原始数据空间中的数据映射到度量空间中，使得度量空间中数据的相似性与语义相似性一致。2.度量学习的目标是找到一个度量函数，使得相似的实例之间的距
2、离较小，而不同的实例之间的距离较大。3.度量函数的设计会受到特定任务和数据的特征的影响。主题名称：度量学习的类型1.监督度量学习：利用标记数据学习度量函数，常见的监督度量算法包括三元组损失函数和四元组损失函数。2.半监督度量学习：利用标记数据和未标记数据学习度量函数，可以解决监督度量学习中标记数据不足的问题。3.无监督度量学习：仅利用未标记数据学习度量函数，适用于没有可用标记数据的场景。度量学习简介1.图像检索：通过将图像映射到度量空间，实现根据相似度检索图像。2.自然语言处理：将文本句子或文档映射到度量空间，用于文本分类、语义相似度计算等任务。3.人脸识别：将人脸图像映射到度量空间，用于人脸
3、识别和验证。主题名称：度量学习的趋势与前沿1.度量学习的深度学习方法：利用深度学习技术学习度量函数，提高度量准确性。2.度量学习的泛化性研究：探索度量函数在不同数据集和任务上的泛化能力。主题名称：度量学习的应用 相似性度量的度量学习方法基于度量学基于度量学习习的相似性度量算法的相似性度量算法相似性度量的度量学习方法主题名称：基于三元组对比损失的度量学习1.三元组对比损失通过比较查询样本与阳性样本和负样本之间的距离，迫使模型学习区分性的嵌入。2.它通过最大化查询样本与阳性样本之间的相似性，同时最小化查询样本与负样本之间的相似性来优化嵌入空间。3.该方法在较小的训练集上表现良好，并且可以推广到不同
4、模态的数据，例如图像、文本和音频。主题名称：基于对偶网络的度量学习1.对偶网络使用两个网络，一个网络学习嵌入，另一个网络从嵌入中预测标签。2.通过最大化预测标签的准确度，嵌入学习网络可以学习到包含判别信息的嵌入。3.该方法可以处理大规模数据集，并且在图像和文本相似性度量中取得了最先进的效果。相似性度量的度量学习方法1.自编码器度量学习使用自编码器来学习嵌入。自编码器将输入数据编码为低维表示，然后重构原始数据。2.通过最小化重构误差，自编码器可以学习到包含有意义信息的嵌入。3.该方法可以学习无监督的嵌入，并且在图像和文档相似性度量中表现良好。主题名称：基于哈希的度量学习1.哈希度量学习使用哈希函
5、数将数据映射到二进制代码。相似的数据点具有相似的二进制代码。2.该方法可以快速高效地计算相似性，并且适用于大规模数据集。3.然而，哈希度量学习可能会导致量化误差和碰撞，从而影响相似性度量的准确性。主题名称：基于自编码器的度量学习相似性度量的度量学习方法主题名称：基于图神经网络的度量学习1.图神经网络度量学习使用图神经网络来学习数据之间的相似性。数据点被表示为图中的节点，边表示数据点之间的连接。2.通过传播节点特征并聚合邻居信息，图神经网络可以学习到包含关系信息的嵌入。3.该方法适合于处理具有复杂关系结构的数据，例如社交网络和知识图谱。主题名称：基于度量学习的生成模型1.度量学习可以用于指导生成
6、模型学习逼真的数据。通过优化生成数据的嵌入和目标数据的嵌入之间的相似性，生成模型可以生成与目标数据相似的样本。2.该方法可以应用于图像、文本和音频等各种数据模式的生成任务。度量学习中距离度量方法基于度量学基于度量学习习的相似性度量算法的相似性度量算法度量学习中距离度量方法欧氏距离1.欧氏距离是两点之间直线距离的推广，其计算公式为：d(x,y)=sqrt(x1-y1)2+(x2-y2)2+.+(xn-yn)2)其中，x和y分别是两个n维向量。2.欧氏距离满足距离函数的三条基本性质：非负性、同一性和对称性。3.欧氏距离计算简单、直观，但在高维空间中可能会出现“维度诅咒”问题。余弦相似度1.余弦相似
7、度衡量两个向量的方向相似性，其计算公式为：cos(x,y)=(x1*y1+x2*y2+.+xn*yn)/(sqrt(x12+x22+.+xn2)*sqrt(y12+y22+.+yn2)其中，x和y分别是两个n维向量。2.余弦相似度值在-1,1之间，1表示两个向量完全相同，-1表示两个向量完全相反。3.余弦相似度不考虑向量的长度，只考虑方向，在文本分类、信息检索等领域应用广泛。度量学习中距离度量方法曼哈顿距离1.曼哈顿距离是将两点之间横纵坐标差的绝对值相加得到，其计算公式为：d(x,y)=|x1-y1|+|x2-y2|+.+|xn-yn|其中，x和y分别是两个n维向量。2.曼哈顿距离计算简单，但
8、对异常值敏感。3.曼哈顿距离在图像处理、路径规划等领域应用较多。切比雪夫距离1.切比雪夫距离是两点之间最大坐标差的绝对值，其计算公式为：d(x,y)=max(|x1-y1|,|x2-y2|,.,|xn-yn|)其中，x和y分别是两个n维向量。2.切比雪夫距离也称为“棋盘距离”，因为它与棋盘上两点之间能走的最小步数相同。3.切比雪夫距离计算简单，但对异常值非常敏感。度量学习中距离度量方法马氏距离1.马氏距离考虑了向量的协方差，其计算公式为：d(x,y)=sqrt(x-y)T*S-1*(x-y)其中，x和y分别是两个n维向量，S是协方差矩阵。2.马氏距离对异常值不敏感，并且考虑了向量的分布特性。3
9、.马氏距离主要用于高维空间中的相似性度量。K-最近邻算法1.K-最近邻算法是一种非参数距离度量方法，其基本思想是基于样本集中k个最近邻点的平均距离来计算两点之间的相似性。2.K-最近邻算法简单易用，不需要模型训练，但对样本分布和k值选择敏感。3.K-最近邻算法在分类、回归等机器学习任务中广泛应用。度量学习中余弦相似度方法基于度量学基于度量学习习的相似性度量算法的相似性度量算法度量学习中余弦相似度方法基于余弦相似度的度量学习*余弦相似度定义：余弦相似度衡量两个向量的相似性，其定义为两个向量内积除以其模的乘积。*映射到超球体：度量学习中，余弦相似度可将数据点映射到超球体上，其中每个数据点都表示为一
10、个单位向量。*相似性度量：超球体上的余弦相似度等于原空间中数据点之间的余弦相似度。Mahalanobis距离度量学习*Mahalanobis距离定义：Mahalanobis距离衡量两个向量之间的距离，考虑了数据的协方差结构。*投影到子空间：度量学习中，Mahalanobis距离可将数据点投影到一个子空间，其中相似的数据点距离更近。*相似性度量：投影后的子空间中的Mahalanobis距离等于原空间中数据点之间的相似性度量。度量学习在相似性度量中的应用基于度量学基于度量学习习的相似性度量算法的相似性度量算法度量学习在相似性度量中的应用相似性度量函数的度量学习：1.度量学习通过构造度量函数，将原始
11、数据映射到新的特征空间，提升数据之间的差异性，从而改善相似性度量。2.度量学习算法从标记数据或无标记数据中学习度量函数，以优化特定的相似性或距离度量目标，例如最大化类内相似性和类间距离。3.度量学习技术在图像检索、人脸识别、自然语言处理等领域得到了广泛应用，有效提升了相似性度量任务的准确性。基于孪生网络的度量学习：1.孪生网络使用一对共享参数的网络，分别处理一对数据样本，通过计算样本特征的距离来度量相似性。2.孪生网络中的损失函数可定义为余弦距离或欧几里得距离，通过最小化同类样本间的距离和最大化不同类样本间的距离来更新网络权重。3.孪生网络的优点在于参数共享，可学习到样本间的有效度量函数，目前
12、在图像检索、视频分析等任务中得到广泛应用。度量学习在相似性度量中的应用1.对比损失是一种常见的度量学习损失函数，通过鼓励同类样本之间的相似性和不同类样本之间的差异性来优化度量函数。2.典型对比损失函数包括三元组损失、四元组损失和人脸对比损失，它们分别通过比较锚样本、正样本和负样本之间的关系来计算损失。3.对比损失函数的优点在于能够有效区分不同类别的样本，在人脸识别、文本分类等任务中具有较好的效果。基于排序损失的度量学习：1.排序损失是一种度量学习损失函数，通过排序数据样本的相似性来优化度量函数。2.常见排序损失函数包括大边距排序损失和交叉熵排序损失，它们通过最小化样本排序的误差来更新网络权重。
13、3.排序损失函数的优点在于能够学习到样本之间的相对相似性关系，适用于图像检索、视频分类等需要对样本进行排序的任务。基于对比损失的度量学习：度量学习在相似性度量中的应用基于哈希函数的度量学习：1.哈希函数是一种度量学习方法，将数据映射到哈希空间，以便快速且紧凑地进行相似性度量。2.哈希函数学习将样本映射到哈希码，通过计算哈希码之间的汉明距离或欧几里得距离来度量相似性。3.基于哈希函数的度量学习在图像检索、文本分类等大规模相似性度量任务中得到应用，因为它能够高效地近似计算相似性。大规模度量学习：1.大规模度量学习是指在处理海量数据集时优化度量函数的学习方法。2.大规模度量学习算法通常结合随机采样、
14、分块训练和分布式计算等技术，以提高训练效率。不同相似性度量方法的优缺点对比基于度量学基于度量学习习的相似性度量算法的相似性度量算法不同相似性度量方法的优缺点对比主题名称：欧氏距离1.计算简单，时间复杂度为O(n)，其中n为特征向量的维度。2.对数据分布敏感，容易受到异常值的影响。3.只考虑样本之间的绝对差异，不能反映非线性的相似性。主题名称：余弦相似性1.衡量两个向量的方向相似性，与数据规模无关。2.对稀疏数据表现良好，但对非规范化数据敏感。3.忽略了样本的长度，不能反映样本之间的规模差异。不同相似性度量方法的优缺点对比主题名称：夹角余弦相似性1.综合了欧氏距离和余弦相似性的优点，考虑了样本之
15、间的方向和长度。2.计算相对复杂，时间复杂度为O(n2)。3.对数据分布和异常值不太敏感，比欧氏距离和余弦相似性更鲁棒。主题名称：曼哈顿距离1.计算简单，时间复杂度为O(n)。2.对异常值不敏感，但对噪声数据敏感。3.适用于数据分布均匀的场景，对数据分布敏感性较低。不同相似性度量方法的优缺点对比1.计算简单，时间复杂度为O(n)。2.对异常值非常敏感，容易受到噪声数据的影响。3.适用于寻找数据中相距最远的样本。主题名称：马氏距离1.考虑了数据的协方差，可以反映样本之间的协方差关系。2.计算相对复杂，时间复杂度为O(n2)。主题名称：切比雪夫距离数智创新数智创新 变革未来变革未来感谢聆听Thankyou
