用語集 · 機械学習

コサイン類似度

別名:Cosine similarity、コサイン、コサイン距離、類似度行列、フィンガープリント

2つの数の並びが、大きさを無視してどれだけ似たパターンかを測るものです。同じ向きなら1、無関係なら0、逆なら−1です。

nn 個の数の並びを、nn 次元空間の矢印だと考えます。2本の矢印は長くも短くもなれますが、その間の角度 θ\theta は同じ向きを指しているかどうかを教えてくれます。コサイン類似度はその角度のコサインです。

cos⁡θ=∑iaibi∑iai2 ∑ibi2\cos\theta = \frac{\sum_i a_i b_i}{\sqrt{\sum_i a_i^2}\,\sqrt{\sum_i b_i^2}}

一方がもう一方を拡大・縮小した写しなら1、共通のパターンがなければ0、一方がもう一方を逆さにしたものなら−1です。長さは割り算で消えるので、同じパターンの大きい版と小さい版は1になります。

このプロジェクトでは

トルクとニューロンの記事では、押しと技のそれぞれが512個の数の並びです。第2層の各ニューロンの、その後1秒間の平均反応です。まず各並びを長さ1にそろえ、全体の平均を引いておくので、比べているのはその動きを他と違うものにしている部分です。後ろからの押しと左からの押しは0.93、クロスと奥の手のフックは0.75、奥の手のフックと左ハイキックは−0.37です。

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