SparseCross

يولد تقاطعًا متفرقًا من قائمة الموترات المتناثرة والكثيفة.

تأخذ العملية قائمتين، واحدة من `SparseTensor` ثنائية الأبعاد وواحدة من `Tensor` ثنائية الأبعاد، تمثل كل منهما ميزات عمود ميزة واحد. يقوم بإخراج `SparseTensor` ثنائي الأبعاد مع تقاطعات دفعية لهذه الميزات.

على سبيل المثال، إذا كانت المدخلات

المدخلات[0]: SparseTensor بالشكل = [2, 2] [0, 0]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"

المدخلات[1]: SparseTensor بالشكل = [2, 1] [0, 0]: "d" [1, 0]: "e"

المدخلات[2]: الموتر [["f"]، ["g"]]

ثم سيكون الإخراج

الشكل = [2, 2] [0, 0]: "a_X_d_X_f" [1, 0]: "b_X_e_X_g" [1, 1]: "c_X_e_X_g"

إذا hashed_output=true فسيكون الناتج

الشكل = [2, 2] [0, 0]: FingerprintCat64( Fingerprint64("f"), FingerprintCat64( Fingerprint64("d"), Fingerprint64("a"))) [1, 0]: FingerprintCat64( Fingerprint64(" g"))، FingerprintCat64( Fingerprint64("e")، Fingerprint64("b"))) [1، 1]: FingerprintCat64( Fingerprint64("g")، FingerprintCat64( Fingerprint64("e")، Fingerprint64("c" )))