谷歌人工智能_梯度下降原理_梯度下降法与反向传播_中国AI数据

2019-11-25

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见的方法是按平方反比的距离加权。 使用TeXt-BaSed DiStanCeS进行查询 最近的邻居比处理数字更灵活。只要我们有一种方法可以测量特征之间的距离,我们就可以使用最近邻算法。在此食谱中,我们将介绍如何使用TensorFlow 测量文本距离。 做好准备 在此代码中,我们将说明如何在字符串之间使用TensorFlow的文本区别度量(Levenshtein区别)(编辑区别)。在本章的稍后部分,这是很重要的,因为我们扩展了最接近的邻居方法以将要素包含在文本中。? 最近邻法 Levenshtein区别是从一个字符串到另一字符串的最少编辑次数。允许的编辑是插入CharaCter,删除CharaCter或将CharaCter替换为其他字符。为此,我们将使用TensorFloW的Levenshtein距离函数edit_distance()。值得一提的是,由于此功能的使用将在以后的章节中使用,因此可以说明该功能的使用。 请注意,TensorFloW的edit_distance()函数仅可用于稀疏张量。我们将必须创建我们的字符串作为各个CharaCter的稀疏张量。 怎么做…

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