杜克大学_无监督和有监督_变分auto-encoder引入_中国AI数据

2019-11-25

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.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32) 现在,我们可以取消距离功能。为了提高可读性,我们将距离功能分解为其组件。请注意,我们将必须按batCh的大小来平铺权重矩阵,并使用batch_matmul()函数执行batCh矩阵乘以batCh的整个大小: subtraction_term = tf.sub(x_data_train,tf.expand_dims(x_data_ test,1)) first_product = tf.batch_matmul(减法项,tf.tile(tf。expand_dims(weight_matrix,0),[batch_size,1,1]))second_product = tf.batch_matmul(first_product,tf.transpose(subtract_term,perm = [0,2 ,1])) 距离= tf.sqrt(tf.batch_matrix_diag_part(second_product)) 计算好每个测试点的所有训练距离后,我们需要返回前k个NN。

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