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聚类分析算法_章华燕_延世大学_深度学习入门课程 实现pooling层的前向传播与反向传播_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

聚类分析算法_章华燕_延世大学_深度学习入门课程 实现pooling层的前向传播与反向传播_中国AI数据

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张量。与x具有相同的类型。一维 idx:int32类型的张量。一维 tf.edit_distance(假设,事实,normalize = True,name =“ edit_distance”)计算序列之间的Levenshtein距离。 此操作采用可变长度序列(假设和真值),每个序列均以SparseTensor形式提供,并计算Levenshtein距离。您可以通过将normalize设置为true来按真实长度对编辑距离进行归一化。 例如,给出以下输入: []“假设”是形状为[[2,1]]的张量,其长度可变:(0,0)= [“ a”](1,0)= [“ b”]假设= tf .SparseTensor([[0,0,0],[1,0,0]],[“ a”,“ b”](2,1,1)) “真相”是形状为[[2,2]]的张量,其长度可变:(0,0)= [](0,1)= [“ a”](1,0)= [“ b“,” c“](1,1)= [” a“]真值= tf.SparseTensor([[0,1,0],[1,0,0],[1,0,1],[ 1,1,0]]] [“ a”,“ b”,“ c”,“ a
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