論文の概要: On Similarity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02803v1
- Date: Tue, 2 Nov 2021 11:13:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-05 15:27:55.009681
- Title: On Similarity
- Title（参考訳）: 類似性について
- Authors: Luciano da F. Costa
- Abstract要約: 我々は、2つのスカラー値のクロネッカーのデルタ関数を類似度定量化の原典型的基準とする原理的アプローチを開発する。
スカラー値の符号を考慮に入れたこれらの指標の一般化は、実空間の多重集合、ベクトル、関数に提示され、発展する。
ジャカード指数をクロネッカーのデルタ関数の帰納的実装として解釈するなど、いくつかの重要な結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The objective quantification of similarity between two mathematical
structures constitutes a recurrent issue in science and technology. In the
present work, we developed a principled approach that took the Kronecker's
delta function of two scalar values as the prototypical reference for
similarity quantification and then derived for more yielding indices, three of
which bound between 0 and 1. Generalizations of these indices to take into
account the sign of the scalar values were then presented and developed to
multisets, vectors, and functions in real spaces. Several important results
have been obtained, including the interpretation of the Jaccard index as a
yielding implementation of the Kronecker's delta function. When generalized to
real functions, the four described similarity indices become respective
functionals, which can then be employed to obtain associated operations of
convolution and correlation.
- Abstract（参考訳）: 2つの数学的構造間の類似性の客観的定量化は、科学と技術における繰り返しの問題を構成する。
本研究では,2つのスカラー値のKroneckerのデルタ関数を類似度定量化の原型基準として用い,より収率の高い指標を導出する原理的手法を開発し,そのうち3つを0から1に有界とする。
スカラー値の符号を考慮に入れたこれらの指標の一般化は、実空間の多重集合、ベクトル、関数に提示され、発展する。
クロネッカーのデルタ関数の帰納的実装としてのjaccardインデックスの解釈を含む、いくつかの重要な結果が得られた。
実関数に一般化すると、4つの類似度指数はそれぞれの関数となり、畳み込みと相関の関連する演算を得るのに使うことができる。
関連論文リスト
- Supervised Pattern Recognition Involving Skewed Feature Densities [49.48516314472825]
一致する類似度指数に基づくユークリッド距離の分類ポテンシャルと相似性指数を比較する。
隣接する2つの群の密度間の交点を分類する精度を考慮する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-02T12:45:18Z) - Two-time second-order correlation function [0.0]
微分方程式,コヒーレント状態プロパゲータ,準統計分布関数などによる2次相関関数の導出について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-15T07:59:39Z) - EulerFormer: Sequential User Behavior Modeling with Complex Vector Attention [88.45459681677369]
複素ベクトル注意を持つ新しい変圧器変圧器(EulerFormer)を提案する。
意味的差と位置的差の両方を定式化するための統一的な理論的枠組みを提供する。
意味的変動に対してより堅牢であり、原理上はより上述の理論的性質を持つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T14:18:43Z) - Approximation of relation functions and attention mechanisms [2.5322020135765464]
ニューラルネットワーク特徴写像の内部積は、入力間の関係をモデル化する方法として現れる。
本研究では,ニューラルネットワークの内部積の近似特性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-13T23:53:47Z) - Nonparametric Partial Disentanglement via Mechanism Sparsity: Sparse
Actions, Interventions and Sparse Temporal Dependencies [58.179981892921056]
この研究は、メカニズムのスパーシティ正則化(英語版)と呼ばれる、アンタングルメントの新たな原理を導入する。
本稿では,潜在要因を同時に学習することで,絡み合いを誘発する表現学習手法を提案する。
学習した因果グラフをスパースに規則化することにより、潜伏因子を復元できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T02:38:21Z) - Complexity in two-point measurement schemes [0.0]
摂動を伴う2点計測プロトコルにおける可観測値の変化に伴う確率分布は,自動相関関数として記述できることを示す。
発展状態が対応する共役空間にどのように広がるのかを考察する。
プレクエンチハミルトニアンがカオスである場合にのみ、パラメータの大きい値に対して複雑性が飽和することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-14T04:00:31Z) - Going Beyond Neural Network Feature Similarity: The Network Feature
Complexity and Its Interpretation Using Category Theory [64.06519549649495]
機能的に等価な機能と呼ぶものの定義を提供します。
これらの特徴は特定の変換の下で等価な出力を生成する。
反復的特徴マージ(Iterative Feature Merging)というアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-10T16:27:12Z) - Counting Like Human: Anthropoid Crowd Counting on Modeling the
Similarity of Objects [92.80955339180119]
メインストリームの群衆計数法は 密度マップを補強して 計数結果を得るために統合する。
これに触発された我々は,合理的かつ人為的な集団カウントフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-02T07:00:53Z) - Further Generalizations of the Jaccard Index [1.0152838128195467]
2つの集合間の類似性を定量化することは、集合論を含むいくつかの理論的および応用的な問題において特に興味深く有用な操作を構成する。
ジャカード指数は最も多様な種類の問題に広く使われ、またそれぞれの一般化を動機付けている。
また、これらの指標は、モデリングアプローチやパターン認識活動におけるデータセットの分析と統合において重要な役割を果たす可能性があると仮定されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-18T20:52:38Z) - Tensor Representations for Action Recognition [54.710267354274194]
シーケンスにおける人間の行動は、空間的特徴とその時間的ダイナミクスの複雑な相互作用によって特徴づけられる。
アクション認識タスクの視覚的特徴間の高次関係を捉えるための新しいテンソル表現を提案する。
我々は,高次テンソルといわゆる固有値パワー正規化(NEP)を用いて,高次事象のスペクトル検出を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-28T17:27:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。