Вычисление косинусного сходства между вектором и матрицей в Керасе

Question

У меня есть вектор для ввода слоя.Для этого вектора я хотел бы вычислить косинус, аналогичный нескольким другим векторам (которые могут быть расположены в матрице)

Пример (другие векторы: c1, c2, c3 ...):

Input: 
v 
(len(v) = len(c1) = len(c2) ...)

Output: 
[cosinsSimilarity(v,c1),cosineSimilarity(v,c2),cosineSimilarity(v,c3),consinSimilarity(v,...)]

Я думаю, что проблему можно решить с помощью подхода, подобного следующему:

cosineSimilarity (v, matrix (c1, c2, c3, ...))

но, к сожалению, я понятия не имею, как я могу реализовать это в слое keras с помощью input_shape(1, len (v)) и output_shape (1, столбцы (матрица))

Answer 1

хорошо, теперь это было так легко.Я просто вставил этот лямбда-слой
, потому что функция среднего значения также работает для умножения матрицы на вектор.Выход представляет собой вектор со значениями косинусного сходства входного вектора для c1 и c2 с формой (2,)