У меня есть матрица размера (n_classes, n_features), и я хочу вычислить попарное евклидово расстояние каждой пары классов, чтобы на выходе была матрица (n_classes, n_classes), где каждая ячейка имеет значение euclidean_distance (class_i, class_j) .
Я знаю, что есть эти scipy пространственные расстояния (http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/spatial.distance.html) и sklearn.metric.euclidean расстояния (http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.pairwise.euclidean_distances.html), но я хочу использовать это в программном обеспечении Theano, поэтому мне нужна чистая математическая формула, а не функции, вычисляющие результаты.
например, мне нужна серия преобразований, таких как A = X * B, D = X.T-X, results = D.T, что-то, что содержит только матричные математические операции, а не функции.
