1. 欧氏距离(Euclidean Distance)欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法，我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:n维空间点a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离（两个n维向量）：M
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2024-07-01 04:47:16
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# 使用 PyTorch 计算欧氏距离的指南
欧氏距离是计算两个点之间直线距离的常用方法。在深度学习中，经常需要使用欧氏距离来衡量样本之间的相似性。下面我将详细介绍如何在 PyTorch 中实现这一点，包括完整的步骤、代码示例和相关的图示。
## 流程概述
我们可以将实现的步骤整理成如下表格：
| 步骤 | 描述 |
欧式距离,l2范数,l2-loss,l2正则化1.欧氏距离2.L2范数范数计算公式L1范数L2范数在机器学习方面的区别为什么L2范数可以防止过拟合?3.L2-Loss4.L2正则化正则化L2正则化参考文献 1.欧氏距离距离度量（Distance）用于衡量个体在空间上存在的距离，距离越远说明个体间的差异越大。欧氏距离是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。欧氏距离又称欧几里得距离
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2023-08-31 16:50:32
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# PyTorch实现欧氏距离
在机器学习领域，欧氏距离是一种常用的距离度量方法，用于衡量两个向量之间的相似性或差异性。在PyTorch中，我们可以很容易地实现欧氏距离的计算，以便在深度学习模型中使用。本文将介绍如何使用PyTorch实现欧氏距离，并提供代码示例。
## 什么是欧氏距离
欧氏距离是指在欧几里得空间中，两个点之间的直线距离。在二维空间中，欧氏距离的计算公式如下：
