یادگیری مشابه کیست؟ توضیح بده.
یادگیری مشابه (به انگلیسی = Similarity learning) بخشی از یادگیری نظارت شده ماشینی در هوش مصنوعی است. هدف از یادگیری تابع شباهت این است که میزان شباهت یا مرتبط بودن دو شی را اندازه‌گیری کند. کاربرد این یادگیری در زمینه‌هایی اعم از رتبه‌بندی، در سیستم‌های توصیه، ردیابی هویت بصری، تأیید چهره و تأیید سخنران است.همچنین یادگیری مشابه از نظرهای زیادی مرتبط با تحلیل رگرسیون و طبقه‌بندی آماری است.راه اندازی.چهار روش راه اندازی برای یادگیری مشابه و یادگیری متریک وجود دارد.یک رویکرد رایج در یادگیری مشابه، مدل‌سازی تابع شباهت به صورت یک فرم دوخطی است. برای مثال، در مورد یادگیری مشابه: رتبه‌بندی شده، هدف یادگیری ماتریسی مانند W داست که تابع مشابه formula_17 را پارامتری می‌کند. . هنگامی که داده‌های فراوانی وجود دارد، یک روش دیگر یادگیری یک شبکه سیامی است - یک مدل شبکه عمیق با به اشتراک گذاری پارامترها.یادگیری متریک.یادگیری مشابه ارتباط نزدیکی با "یادگیری متریک از راه دور" دارد. وظیفه یادگیری متریک این است که میزان شباهت بین نمونه‌ها را با استفاده از تابع فاصله محاسبه کند. یک تابع متریک یا فاصله باید از چهار چیز بدیهی پیروی کند: غیر منفی بودن، هویت غیرقابل تشخیص‌ها، تقارن و زیرجمع‌ها (یا نابرابری مثلث). در عمل، الگوریتم‌های یادگیری متریک شرط هویت غیرقابل تشخیص‌ها را نادیده می‌گیرند و شبه متریک را یادمی‌گیرند.در نظر داشته باشید که وقتی اشیاء formula_11 برداری در formula_19 هستند و هر ماتریسی مانند formula_20 که نیمه مثبت معین و متقارن آن formula_21 است که شبه متریک فاصله را در فضای x از طریق فرمولformula_22بتوان تعریف کرد.اما در حالتی دیگر وقتی کهformula_20 یک ماتریس قطعی مثبت متقارن است، formula_24 یک متریک یا ستجه (تابع فاصله) به‌شمار می‌رود.لازم است ذکر شود که، مانند هر ماتریس نیمه معین مثبت متقارن دیگری formula_25 می‌تواند به عنوان formula_26 نیز تجزیه و تحلیل شود فقط در زمانی که شرط‌های formula_27 و formula_28 برقرار باشند.همچنین تابع فاصله formula_24 را که در بالا به آن اشاره کردیم می‌توان به صورت زیر نیز استفاده کرد:formula_30 .در نظر داشته باشید که فاصله formula_31 مطابق فاصله اقلیدسی (وابسته به هندسه اقلیدسی) بین بردارهای ویژگی formula_32 و formula_33 است.علاوه بر فرمول‌های بالا، فرمول‌های بسیار دیگری نیز برای یادگیری متریک مطرح شده‌اند. برخی از رویکردهای شناخته شده و معروف برای یادگیری متریک شامل یادگیری از مقایسه‌های نسبی است که بر اساس از دست دادن سه‌گانه، نزدیک‌ترین همسایه حاشیه بزرگ، یادگیری متریک نظری اطلاعات (ITML) هستند.در آمار و ریاضیات، در بعضی مواقع ماتریس کوواریانس داده‌ها برای تعریف یک متریک فاصله به نام فاصله ماهالانوبیس استفاده می‌شود.کاربردها.یادگیری مشابه در بازیابی اطلاعات برای یادگیری رتبه‌بندی، در تأیید چهره یا شناسایی چهره، و در سیستم‌های توصیه استفاده می‌شود. همچنین، بسیاری از رویکردهای یادگیری ماشینی بر معیارهای متریک تکیه دارند. این معیارها شامل یادگیری بدون نظارت مانند خوشه بندی است که اشیاء همانند و نزدیک به هم یا مشابه را با هم طبقه‌بندی می‌کند. همچنین شامل رویکردهای نظارت شده مانند الگوریتم K-نزدیکترین همسایه است که برای تصمیم‌گیری در مورد یک شی جدید نسبت به اشیاء نزدیک آن متکی است. پیشنهاد می‌شود که برای درک هرچه بهتر این رویکردها یادگیری متریک به عنوان یک مرحله پیش خوان مورد نظر قرار گیرد.مقیاس پذیری.یادگیری متریک ویادگیری مشابه به سادگی و با ابعاد فضای ورودی به صورت درجه دوم مورد مقیاس قرار می‌گیرند، همان‌طور که به راحتی می‌توان از روی فرم دو خطی بودنformula_17 متریک آموخته شده متوجه آن شد.مقیاس بندی به ابعاد بالاتر را می‌توان با اعمال ساختار پراکندگی بر روی ماتریس مدل، همان‌طور که با HDSL, و با COMET انجام شد، به دست آورد.برای مطالعهٔ بیشتر.برای کسب اطلاعات بیشتر در این موضوع، به بررسی‌های مربوط به یادگیری متریک و یادگیری مشابه که توسط بلت و همکارانش انجام شده و همچنین بررسی‌های کولیس مراجعه کنید.