假设我有以下向量$v_1$,$v_2$,$v_3$ $\in R^n$,$n= 9$. 我想要做的就是将这些结合起来$3$向量成$1$代表向量$V$.

根据以下文章：数字邮件室应用程序的文档分类和页面流分割

• 他们首先执行平均池化或仅执行$3$ 向量以获得单个表示$3$矢量图
• 然后将新向量进行L2 归一化

这就是我使用以下示例解释这些步骤的方式：

$v_1 = \ [ x_1,x_2,...,x_n \ ]$

$v_2 = \ [ y_1,y_2,...,y_n \ ]$

$v_3 = \ [ z_1,z_2,...,z_n \ ]$

第 1 步：平均池化

$V = \frac{v_1 + v_2 + v_3}{3}$

$V = \ [ w_1,w_2,...,w_n \ ]$

$V$是平均池化后的向量或均值

第 2 步：L2 范数

$Norm = \sqrt{w_1^2+\ldots+w_n^2}$

第 3 步：划分组件$w_i$的$V$由$Norm$

这些步骤正确吗？

代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>
using namespace std;

int main()
{
     const int size = 5;
     vector<float> v1{1,1,1,1,1};
     vector<float> v2{1,1,1,1,1};
     vector<float> v3{1,1,1,1,1};
     vector<vector<float>> V;
     V.push_back(v1);
     V.push_back(v2);
     V.push_back(v3);
     vector<float> doc(size,0.0);
     //============================================//
     //STEP 1: Average Pooling
     for(size_t i = 0; i < V.size();i++)
     {
         for(size_t j = 0; j < 5;j++)
         {
             doc[j] += V[i][j];
         }
     }

     for(size_t i = 0; i < doc.size();i++)
     {
        doc[i]= doc[i]/(float) V.size();
     }
    //============================================//
    //STEP 2: L2-Normalization
     float y =  *max_element(std::begin(doc), std::end(doc));
     float m_sum = 0.0;

     for (int k = 0; k < doc.size(); k++)
     {
        m_sum +=  pow(doc[k]/y,2);
     }
     //STEP 3: Divide components by the Norm (m_sum)
     for(size_t i = 0; i < V.size();i++)
     {
        cout << doc[i]/sqrt(m_sum)<<"  ";
     }
     cout << endl;
     return 0;
}