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코사인 유사도(Cosine Similarity) 알아보기

Contrastive Learning에 대해 공부하면서 두 벡터 간의 유사도에 대해서 Cosine Similarity가 많이 쓰여 이번 기회에 한번 알아보려고 한다. 코사인 유사도란? 벡터와 벡터 간의 유사도를 비교할 때 두 벡터간의 사잇각을 구해 얼마나 유사한지 수치로 나타낸 것. 예를 들어 90도일 경우 두 벡터간의 연관성은 없다고 보며, 방향이 비슷할 수록 유사하다고 본다. 이를 잘 나타내는 이미지는 다음과 같다. 그리고 값에 대해서는 다음과 같은 수식으로 구한다. pytorch에서는 구하는 함수를 제공해준다. import torch import torch.nn as nn vec1 = torch.rand(1, 128) vec2 = torch.rand(1, 128) cos = nn.CosineSimi..
딥러닝/파이토치 2023. 3. 29. 23:58
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