output模型運算元的input id和output id。 cosinesimilarity：進行余弦相似度演算法比對出來的結果，範圍是[-1,1]，比對的結果如果越接近1，表示兩者的值越相近，越接近-1意味著兩者的值越相反。 maxabsoluteerror：進行最大絕對誤差演算法比對出來的結果，值越
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outputid：表示離線模型運算元的output id，一般從0開始。 cosinesimilarity：進行余弦相似度演算法比對出來的結果，範圍是[-1,1]，比對的結果如果越接近1，表示兩者的值越相近，越接近-1意味著兩者的值越相反。 maxabsoluteerror：進行最大絕對誤差演算法比對出來的結果，值越
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python 余弦距離 距離最小余弦
我有乙個簡單和工作的多層感知器在theano，有1個隱藏層和1個回歸層，有2個輸出。成本函式定義為均方誤差函式。然而，在學習過程中，我現在想最小化兩個向量之間的余弦距離，所以我想用余弦距離作為代價函式。下面是我當前實現的一些相關部分。在import theano import theano.tens...
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