CosineEmbeddingLoss通过计算两个输入向量之间的余弦相似度来评估损失。它适用于需要衡量两个向量相似度或方向一致性的任务。 公式解析:损失函数根据标签y(1表示相似,-1表示不相似)和余弦相似度cos(x1, x2)来计算。如果y=1且cos(x1, x2)小于某个阈值(默认为0),或者y=-1且cos(x1, x2)大于某个阈值,则会产生损失。 应用场景:
https:///pytorch/pytorch/blob/master/torch/nn/modules/module.py
在PyTorch中,位置嵌入函数通常由两部分组成:嵌入矩阵和位置编码。嵌入矩阵是一个可学习的参数矩阵,用于将位置信息映射到向量空间。位置编码是一个函数或者运算,用于将位置索引转化为具体的位置向量。 2.1嵌入矩阵(Embedding Matrix) 嵌入矩阵是一个二维参数矩阵,其中每一行对应一个位置索引,每一列对应一个维度的向量。嵌...