dist——欧式距离加权函数(Euclidean distance weight function)

语法

Z = dist(W,P)
    df = dist('deriv')
    D = dist(pos)

描述:dist是一个欧式距离加权函数,给一个输入使用权值,去获得加权的输入。

1、dist(W,P)中:W——S×R的权值矩阵;P——R×Q的矩阵,表示Q个输入(列)向量

2、dist('deriv')返回‘’,因为dist没有导函数。

3、dist也是一个层距离函数,可以被用来寻找一层中神经元之间的距离。

dist(pos)输入一个参数,pos——N×S的神经元位置矩阵,返回S×S的距离矩阵

例子

1、这里,我们定义一个随机权重矩阵W,以及输入向量P,并且计算相应的加权输入Z

W = rand(4,3);
       P = rand(3,1);
       Z = dist(W,P)

2、我们定义10个神经元的随机的位置矩阵,并且寻找他们的距离,这些神经元是在3维空间中的。

pos = rand(3,10);

D = dist(pos)

综上可知:

dist可以计算样本集中多个样本两两之间的距离矩阵。

对于图像I,将其分成n个超像素,每个超像素的特征有3维,那么形成3×n的超像素特征矩阵M,每列表示一个超像素。

此时,使用dist(M),就会得到一个n×n的矩阵N,其中的元素Nij表示的是第i个超像素和第j个超像素特征之间的欧式距离。

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