f32 dotValue = dir.DotProduct(curFacing); f32 angle = Math::ACos(Math::Clamp<f32>(dotValue,-1.f,1.f));if(angle <0.1f) { outputData.m_NextFacing = dir;returnk_BRS_Finish; }Vec3vA(curFacing.x, curFacing.y,0);Vec3vB(dir.x, dir.y,0); Vec3 vC = vA.CrossProduct(vB);...
dotProduct =1.0;if(dotProduct <-1.0) dotProduct =-1.0;// Get the angle in radians between the 2 vectors (should this be -acos ? ie, negative?)doubleangle =acos(dotProduct);// Here we make sure that the angle is not a -1.#IND0000000 number, which means indefiniteif(isnan(angle)...
dotDot productmetadescription Returns number Defined in cocos2d/core/value-types/vec2.ts:994Parametersvector Vec2 Examplesvar v = cc.v2(10, 10); v.dot(cc.v2(5, 5)); // return 100; crossCross productmetadescription Returns number Defined in cocos2d/core/value-types/vec2.ts:1008...
dot dot(other: Vec2): number Defined in cocos/core/math/vec2.ts:698 向量点乘。 Parameters other: Vec2 specified vector Returns number The result of calculates the dot product with another vector equals equals(other: Vec2, epsilon?: number): boolean Overrides ValueType.equals Defined in...
复杂度讨论 [图片] 如何降低训练复杂度? U是周边词矩阵,V是中心词矩阵。 dot product是个全连接层,v为词汇大小,softmax降低复杂...
double dotProduct = vec1.mulRowVector(vec2).sumNumber().doubleValue(); // 计算两个向量的模长 double norm1 = vec1.norm2Number().doubleValue(); double norm2 = vec2.norm2Number().doubleValue(); // 计算余弦相似度 return dotProduct / (norm1 * norm2); ...
没有归一化,直接用dot product,感觉用consin更好? 训练的trick hierarchical softmax 本质是把 N 分类问题变成 log(N)次二分类 以CBOW为例,hidden layer本质在做的事是对输入的词向量进行相加,并且没有用到激活函数。 霍夫曼树的所有内部节点就类似之前神经网络隐藏层的神经元,其中,根节点的词向量对应我们的投影...
很多方法可以衡量向量间的相关性,如向量之间距离,cosine相似度等,自注意力机制采用点积(Dot Product),这其中蕴含了cosine相似度。点积也称内积,是一种“降维”操作,输入向量(1维),输出标量/数值(0维),不要小看了这个标量,它就是注意力的基础,注意力本质是加权平均(后面详述),权重是和为1的标量,它就源于点积的...
·v中表达的条件概率里给予一个很低的数值,但是,如果我们用一个embedding矩阵而不是两个,那么就会出现dog的vector每个维度的数值很低(因为我们是用的dot,自身乘自身,再用loss去优化,自然会让dog的vector数值变低),这种情况下,就严重影响到了dog和其他关联词用dot product描述的条件概率,因此,这也是使用了两个...
* @return The dot product. */ inlinefloatdot(constVec2&v)const; /** * Returns the dot product between the specified vectors. * * @param v1 The first vector. * @param v2 The second vector. * * @return The dot product between the vectors. ...