element-wise product 是指“元素层面上的乘积”,即两个向量按元素一个一个相乘,组成一个新的向量,结果向量与原向量尺寸相同。 释义: wise后缀牛津词典有:“是以...方式”的含义,所以可以理解为‘以(每)元素的方式相乘’。 例句: The immediate product of the radioactive decay of an element. 继承元素某种...
element-wise product 青云英语翻译 请在下面的文本框内输入文字,然后点击开始翻译按钮进行翻译,如果您看不到结果,请重新翻译! 翻译结果1翻译结果2翻译结果3翻译结果4翻译结果5 翻译结果1复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 逐元素的产品 翻译结果2复制译文编辑译文朗读译文返回顶部...
element-wise product 也叫哈达玛积 (Hadamard product),运算结果是一个向量,本质就是对应位置元素相乘。 element-wise product = element-wise multiplication = Hadamard product = point-wise product numpy中 使用np.multiply或*实现元素积 代码实现:numpy.multiply 总结: 也有人这样总结: 注:数量、向量常用于数学...
是指向量x 和 h的每个元素对应乘积，即点积
product = element-wise multiplication = Hadamard product 含义：两个矩阵对应位置元素进行乘积 ...
product = element-wise multiplication = Hadamard product 含义：两个矩阵对应位置元素进行乘积 ...
ElementwiseProduct对每一个输入向量乘以一个给定的“权重”向量。换句话说,就是通过一个乘子对数据集的每一列进行缩放。这个转换可以表示为如下的形式: 实例: importorg.apache.spark.sql.SparkSession objectElementwiseProductExample { defmain(args: Array[String]): Unit = { ...
element-wise product = element-wise multiplication = Hadamard product 含义:两个矩阵对应位置元素进行乘积 import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 x1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(x1) x2 = np.array([[7, 8, 9], [4, 7, 1]]) ...
ElementwiseProduct(*, scalingVec=None, inputCol=None, outputCol=None) 使用提供的 “weight” 向量输出每个输入向量的 Hadamard 乘积(即元素乘积)。换句话说,它通过标量乘数缩放数据集的每一列。 1.5.0 版中的新函数。 例子: >>> from pyspark.ml.linalg import Vectors >>> df = spark.createDataFrame(...