墨尔本大学_jacobian矩阵_深度学习与pytorch入门实战教程_中国AI数据

2019-11-25

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。对于此食谱,我们在地址和邮政编码上给予同等的权重。我们也可以根据我们对每个功能的信任程度来更改此设置。然后,我们返回参考集的最高相似性的索引: address_weight = 0.5 zip_weight = 1--address_weight weighted_sim = tf.add(tf.transpose(tf.mul(address_weight,address_sim)),tf.mul(zip_weight,zip_sim)) top_match_index = tf.argmax(weighted_sim,1) 为了在TensorFlow中使用编辑距离,我们必须将地址字符串转换为稀疏向量。在本章的上一食谱中,使用基于文本的距离食谱,我们创建了以下函数,并将在该食谱中使用它: def sparse_from_word_vec(word_vec): num_words = len(word_vec) 索引= [对于枚举(x_vec)中的xi,x,对于枚举(x)中的yi,y的[[xi,0,yi]] 字符=列表('''.join(word_vec)) #现在

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