numpy 实现embedding 使用余弦相似度的my-xent
时间: 2024-02-09 09:08:51 浏览: 252
下面是一个使用numpy实现embedding使用余弦相似度的my-xent的示例代码:
``` python
import numpy as np
# 定义一些超参数
k = 10 # top-k正样本
T = 0.5 # 温度参数
# 假设我们有n个样本,每个样本有m维特征
n, m = 1000, 128
# 随机初始化嵌入向量
embeddings = np.random.randn(n, m)
# 计算余弦相似度矩阵
norms = np.linalg.norm(embeddings, axis=1, keepdims=True)
similarities = np.dot(embeddings, embeddings.T) / np.dot(norms, norms.T)
# 对于每个样本i,选择top-k个正样本和一组负样本
pos_samples = np.zeros((n, k))
neg_samples = np.zeros((n, k))
for i in range(n):
pos_samples[i] = np.argsort(similarities[i])[::-1][1:k+1]
neg_samples[i] = np.random.choice(np.delete(np.arange(n), pos_samples[i]), k, replace=False)
# 计算my-xent损失
loss = 0
for i in range(n):
pos_scores = np.sum(embeddings[i] * embeddings[pos_samples[i]], axis=1) / T
neg_scores = np.sum(embeddings[i] * embeddings[neg_samples[i]], axis=1) / T
loss += -np.log(np.exp(np.max(pos_scores)) / np.sum(np.exp(pos_scores))) \
-np.log(np.sum(np.exp(neg_scores))) / k
print('my-xent loss:', loss)
```
在这个示例中,我们首先随机初始化n个样本的m维嵌入向量,然后计算余弦相似度矩阵。接着,对于每个样本i,我们选择top-k个余弦相似度最大的样本作为正样本,随机选择一组与i余弦相似度较小的样本作为负样本。最后,我们计算每个样本i的my-xent损失,并输出总的损失。
需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际使用时需要根据具体情况进行调整和优化。此外,还需要对嵌入向量进行归一化处理,以保证余弦相似度的取值范围在[-1, 1]之间。
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