这篇最初提交给arXiv的论文已被作者撤回。它旨在为学习嵌入中的余弦相似度辩护，认为先前识别出的与“规范”矩阵相关的歧义仅在嵌入未归一化时才存在。作者提出，通过在训练期间或之后将嵌入约束在单位球上，歧义就会消失。他们证明，在归一化嵌入上，余弦相似度与欧氏距离的平方的一半单调等价，这表明感知到的问题在于未能归一化，而不是余弦相似度本身。 AI
影响 该论文的撤回意味着其关于余弦相似度和嵌入归一化的技术论点将不会在研究界正式发表或广泛传播。
排序理由 该集群包含一篇已撤稿的学术论文，讨论了机器学习嵌入的一个技术方面。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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