另一个经典核函数是:,如果x和z很相近(),那么核函数值为1,如果x和z相差很大(),那么核函数值约等于0。由于这个函数类似于高斯分布,因此称为高斯核函数,也叫做径向基函数(Radial Basis Function 简称RBF)。它能够把原始特征映射到无穷维。既然高斯核函数能够比较x和z的相似度,并映射到0到1,回想logistic回归,sigmoid函数可以,因此还有sigmoid核函数等等。
本文介绍了阿里Treebased Deep Match(TDM)的学习笔记,同时回顾了工业界技术发展的几代演进。从基于统计的启发式规则方法到基于内积模型的向量检索方法,再到引入复杂深度学习模型的下一代匹配技术。文章详细解释了基于统计的启发式规则方法和基于内积模型的向量检索方法的原理和应用,并介绍了TDM的背景和优势。最后,文章提到了向量距离和基于向量聚类的索引结构对于加速匹配效率的作用。本文对于理解TDM的学习过程和了解匹配技术的发展具有重要意义。 ...
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