Question

我想通过规则操作两个矩阵作为T.dot，如：

op( [v1, v2, v3] ,  [u1, u2, u3].T )
(v & u are all vectors)

并返回矩阵：

[[op(v1, u1), op(v1, u2), op(v1, u3)],
 [op(v2, u1), op(v2, u2), op(v2, u3)],
 [op(v3, u1), op(v3, u2), op(v3, u3)]]

但是，相反，在两个向量之间的点，我希望op是计算余弦相似度的函数。

在theano中是否有任何功能可以做到这一点？

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余弦相似度函数是：

import theano.tensor as T
x = T.vector()
y = T.vector()
result, _ = T.dot(x, y) / (x.norm(2) * y.norm(2))
cosine_similarity = theano.function(inputs=[x,y], outputs=[result])

Answer 1

您应该直接使用矩阵执行此操作：

定义

V = (v1, v2, v3)
U = (u1, u2, u3)

然后

import theano.tensor as T
import numpy as np

U = T.fmatrix()
V = T.fmatrix()

cos_sim = T.dot(U, V.T) / (T.sqrt((U ** 2).sum(0)) * T.sqrt((V ** 2).sum(0).reshape((-1, 1))))

u = np.arange(9.).reshape(3, 3)

cos_sim.eval({U: u.astype('float32'), V: u.astype('float32')})

theano - 像T.dot一样按规则操作两个矩阵

1 个答案: