我想返回最接近对的前10个索引以及它们之间的距离。因此,如果第5行和第7行的欧几里德距离为0.005,而第8行和第10行的欧几里德距离为0.0052,那么我想返回(8,10,.0052),(5,7,.005)。传统的for循环方法非常慢。有没有其他更快的方法来获得大特征向量的欧几里得邻居(存储为np数组)?= j and i &
should apply for this layerres = K.exp(-1 * gamma * K.pow(l2,2))
return res 函数rbf2接收上一层作为输入我实际上想做的是,实现LeNet5神经网络的输出层。LeNet-5的输出层有点特殊,每个神经元输出其输入向量和其权重向量之间的欧几里得距离的平方,而不是计算输入向量和权重向量的点<e